本资源完全是清华大学出版社出版，由杨丹，赵海滨，龙哲等人编著的《MATLAB图像处理实例讲解》一书配套而来的，我自己也是依靠上面的视频与源代码逐步逐步的走入图像领域，视频很精炼，源程序很全，值得推荐

VS中图像处理多线程框架（导入队列、导出队列）

数字图像处理之图像修复——Criminisi图像修复算法，文件包含完整的Criminisi算法的matlab程序和示例图。可直接跑通

基于Matlab的答题卡识别阅卷系统 1.可以识别答题卡的各个部分，如学号，准考证号，客观题答案，主观题分数等 2.用户可以在Excel中自行设置标准答案，并对客观题进行批改，并显示分数和按题号顺序显示客观题填涂答案。 3.并加上客观题分数，计算出总分。显示到交互界面中。学号，准考证号写可以显示，如果答题卡未填涂学号和准考证号，将提示警告信息。 4.可以将学号，准考证号，客观题分数，主观题分数，自主选择批改科目类型，总分写入Excel中。 5.利用APP designer编辑的可交互界面，代码几乎每一行都有注释，简单易懂，可以运行。

灰度和彩色图像处理，word版本 可编辑，附分析与总结 读取二进制文件lab3prob4,文件的尺寸是435*580，图像数据类型为‘uint8’，（1）读取并显示图像，colormap设置为gray；（2）重新显示（1）中图像，colormap设置为HSV； （3）自己尝试定义一个新的colormap，幅度值的变化范围为[0 255]。 分别读取二进制文件lab3prob3r, lab3prob3g, lab3prob3b, 图像数据类型为‘uint8’，图像的尺寸是1024*1024，（1）合并RGB三通道，并显示图像；（2）对RGB三个通道分别进行灰度线性处理，实现三个通道的灰度值均值为140,均方差为60，然后再合并显示图像；（3）把RGB颜色模型转换到HSV颜色模型，对V分量进行线性变换实现均值为140,均方差为60，然后显示新的图像；（4）比较（2）和（4）中图像，进行简单分析和说明； 创建如下图1所示图像，一个圆为红色，一个圆为蓝色，另外一个圆为绿色，圆的半径为100。（1）组建一个RGB图使其显示如下颜色，B的中心坐标（400,375），G的中心坐标（300,420）,R的中心坐标（300,300）；（2）分别使R,G,B中的一个值为0.5 （原来为1，单位化后的值范围（0-1）），并显示得到的图的颜色；（3）创建如图2所示的颜色盘（中心坐标（100,100）），半径为100；（提示使计算在HIS空间，然后利用HSV2rgb转化）；

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读入任意图像并进行灰度化，进行霍夫曼编码和香农编码，计算平均码长、信息熵、编码效率以及冗余度。

关于图像去雾的基本算法代码的集合，方法包括局部直方图均衡法、全部直方图均衡法、暗通道先验法、Retinex增强法。其中暗通道方法采用改进算法，增加了图像采样，提升了计算速度，改进了导向滤波最小二乘的算法使其精细透视率图的效果得到了显著提升。 所有代码整合到App designer编写的GUI界面中，包括导入图片，保存处理好的图片，处理前以及处理后的灰度直方图。 代码都有详细而好懂的注释，提供一些测试图片，运行app1.mlapp即可。

基于matlab的二维码识别系统（GUI界面） 基于matlab的二维码识别系统（GUI界面） 基于matlab的二维码识别系统（GUI界面） 里面二维码图像都是小程序自动生成的

WHU建筑物实例分割数据集(已转为标准coco格式) 规模:7152张图像,20万栋建筑物 地面分辨率:0.3m 用途:mask rcnn等网络的训练与测试 遥感/建筑物提取/实例分割/图像处理