说明：水下图像融合，图像融合，matlab语言

说明：利用matlab构成的GAN自动生成网络，网上大牛做的觉得挺好就放上来了，献给需要的人

说明：采用神经网络进行图像分类，分类方法简单，但是效果略差。

说明：数字图像处理教材的参考代码，涵盖图像基本运算、空间域图像处理、频率图像处理、形态学图像运算、图像检测、图像重建、图像压缩。

说明：图像处理中的几种边缘检测经典算法的运行。

说明：附件代码提供了一种目标检测算法，可以实现全局图像的目标检测，代码基于OpenCV

说明：LBP局部直方图 图像纹理分类 程序完整可执行

说明：基于图像增强的去雾算法代码，图像去雾处理的入门资料，可以作为学习参考

说明：改进的fcm算法，用改进的fcm分割算法对图像进行斑点标注

说明：criminisi算法。传统的criminisi图像修复算法，可对破损图像进行纹理修复

说明：利用暗通道方法进行去雾处理，很经典的文章，因为是课程作业还添加了GUI，方便阅读和理解

说明：经典的图匹配算法，基于亲和矩阵的随机游走图像匹配算法。

说明：label view 仿真 MATLAB图像识别

说明：基于MATLAB的图像匹配算法，可以对旋转、平移、裁剪过后的灰度图像和彩色图像进行匹配。

说明：简易可第一人称视角太阳系，无材质无光照。适合初学者进行物体移动练习，也可以进行添加光照设定。

说明：新建窗口读取图像，之后计算图像的位深度。

说明：opencv官方教程书籍，python语言，非常适合刚入门opencv图像处理的新手。

说明：我们提出了一个简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的 segmentation mask。这种被称为 Mask R-CNN 的方法通过添加用于预测 object mask 的分支来扩展 Faster R-CNN，该分支与用于边界框识别的现有分支并行。Mask R-CNN 训练简单，只需在以 5fps 运行的 Faster R-CNN 之上增加一个较小的 overhead。此外，Mask R-CNN 很容易推广到其他任务，例如它可以允许同一个框架中进行姿态估计。我们在 COCO 系列挑战的三个轨道任务中均取得了最佳成果，包括实例分割、边界对象检测和人关键点检测。没有任何 tricks，Mask R-CNN 的表现优于所有现有的单一模型取得的成绩，包括 COCO 2016 挑战赛的冠军。

说明：675991+Keras图像深度学习实战.侯宜军%28带书签文字版%29

说明：insar图像理解书籍，基本原理，数据处理算法，基本应用适合初学者

说明：读入图像，对图像进行分析，用于堆积体数字图像边缘检测

说明：一个题库爬虫，包括抓取试题，抓取答案，图像识别答案，抓取分类，导入数据库

说明：可以利用python opencv实现获取图像上鼠标点击的点的像素的坐标

说明：使用matlab语言，编写一个计算图像分形维数的小程序

说明：matlab在图像分割方面的应用（包含程序，说明等）

说明：自编函数 十种功能 直方图 腐蚀 膨胀 缩放 GUI界面 各种边缘检测等等

说明：综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI设计，利用MATLAB图像处理工具箱，设计和实现自己的图像处理工具。