高斯模糊图像的盲复原附带matlab源代码

精通MATLAB数字图像处理（2015）的源代码，所有章节的源代码。

计算了两图像间四个统计学参数的值，包括互信息，均方根误差，峰值信噪比，交叉熵 计算了两图像间四个统计学参数的值，包括互信息，均方根误差，峰值信噪比，交叉熵

数字与图像处理matlab课程设计 能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作； 图像格式转换 缩放（有能力增加） 统计图像大小等 图像变换 二维离散傅里叶变换 二维离散余弦变换 图像增强 图像直方图 点运算 中值滤波 各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等） 频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等（至少选择1种） 锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）（至少选择1种） 其他滤波（有能力增加） 图像复原 去噪（选择1、2种噪声，使用不同去噪方法去噪） 图像分割 边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等） 其他

使用matlab打开main.m文件，修改要打开的车牌图片路径，按f5运行即可。 这只是车牌识别的简单实现，时间仓促（就是自己写着玩的），识别精度很低，但可作为下一步开发的参照。

基于SIFT特征的图像拼接融合（matlab+vlfeat实现），具体内容和结果展示可以参考我的同名博客，这是本科做过的一点东西，最近整理一下，仅供学习交流。 基于sift的计算量偏大，实际过程中计算7张相机实拍照片融合时 ，主机8GB内存勉强够用，好在调用vlfeat中写好的c，计算时间还是很快的。

针对图像中亮度暗的部分进行增强，而其他部分保持不变，参考冈萨雷斯图像处理钨丝图像处理的例子写出的程序，对图像进行增强，达到了很好的效果。

这是我本科毕业设计里面的一部分，不过这部分对本科生可能有点难度，可以试试。

实验一：用MATLAB工具箱演示灰度调整，对比度增强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化，用MATLAB编写有关程序。 掌握知识点：灰度调整，对比度增强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化的原理与方法 运用知识点：学会编写MATLAB函数来实现上述方法 实验二：编写MATLAB函数实现最近临元法，双线性插值法 掌握知识点：最近临元法，双线性插值法的原理和方法， 运用知识点 若给出f(1,1) = 1, f(1,2) = 5 ,f(2,1) = 3,f(2,2) = 4,用上述编写的函数确定f(1.2,1.6)的灰度值 实验三：huffman编码 掌握知识点：huffman编码的原理及方法 运用知识点 编写huffman编码的函数，将下列信源进行编码 结点分别为u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8 出现的概率分别为p1 = 0.10 p2 = 0.09 P3 = 0.11 p4 = 0.13 p5 = 0.07 p6 = 0.12 p7 = 0.08 p8 = 0.20

图像处理基本功能MATLAB GUI界面设计，包括功能有图像去噪，图像增强，边缘检测，人脸检测等等......包括设计报告