博客上关于数字图像处理与机器视觉方面的技术文章已有数百篇之多。无奈天长日久,加之疏于整理,很多实现细节一来我个人也有些记忆模糊,二来也不方便群友研究学习。鉴于此,笔者打算把我个人编写或研究过的一些经典代码逐步整理,并在群内系统化地管理及分享。本批代码全部由MATLAB编写,每个项目为一个完整的.zip压缩包,并提供有测试图片,争取做到一步到位、方便上手。这里提供的代码目录,可供群友进行索引查询之用,望周知、惠存。如果你在运行代码时遇到问题,或者对这个分享目录有建议,请你告知我。

 

一、图像去雾专题

【代码编号 01】 基于暗通道(Dark Channel)的图像去雾实现

算法理论讲解的参考资料:《图像处理中的数学修炼》、《数字图像处理:原理与实践(MATLAB版)》

 

【代码编号 02】基于优化对比度增强的图像去雾算法

算法理论讲解的参考资料:《图像处理中的数学修炼(第2版)》

或博客文章:链接 <https://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/53026812>

 

【代码编号 03】Retinex图像去雾算法(SSR与MSRCR)

算法理论讲解的参考资料:《图像处理中的数学修炼(第2版)》

或博客文章:链接 <https://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/73824787>

 

二、图像融合与智能抠图

【代码编号 04】基于小波变换的图像融合(失焦图像修复)

算法理论讲解的参考资料:《数字图像处理:原理与实践(MATLAB版)》、《图像处理中的数学修炼》

 

【代码编号 05】基于泊松方程的泊松融合算法(基于迭代)

算法理论讲解的参考资料:《图像处理中的数学修炼》、《图像处理中的数学修炼(第2版)》

 

【代码编号 06】基于泊松方程的泊松融合算法(有限差分方法解偏微分方程)

算法理论讲解的参考资料:《图像处理中的数学修炼》、《图像处理中的数学修炼(第2版)》

 

【代码编号 07】贝叶斯抠图算法(Bayesian Matting)

算法理论讲解的参考资料:《图像处理中的数学修炼(第2版)》
或博客文章:链接 <https://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/72863106>

 

三、尺度不变特征及匹配专题

【代码编号 08】基于SIFT的图像配准

算法理论讲解的参考资料:《数字图像处理:原理与实践(MATLAB版)》

 

【代码编号 09】基于SURF的图像配准

算法理论讲解的参考资料:《数字图像处理:原理与实践(MATLAB版)》

 

四、图像压缩与自适应去噪

【代码编号 10】基于主成分提取(PCA)的图像压缩

算法理论讲解的参考资料:《数字图像处理:原理与实践(MATLAB版)》

 

【代码编号 11】基于KL变换的图像压缩

算法理论讲解的参考资料:《数字图像处理:原理与实践(MATLAB版)》

 

【代码编号 12】双边滤波算法实现

算法理论讲解的参考资料:《数字图像处理:原理与实践(MATLAB版)》、《图像处理中的数学修炼》

 

【代码编号 13】导引滤波(或导向滤波)算法实现

算法理论讲解的参考资料:《图像处理中的数学修炼(第2版)》

或博客文章:链接 <https://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/74750283>

 

【代码编号 14】自适应图像降噪滤波器

算法理论讲解的参考资料:《图像处理中的数学修炼(第2版)》

或博客文章:链接 <https://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/73302911>

 

【代码编号 15】约束复原与维纳滤波

算法理论讲解的参考资料:《图像处理中的数学修炼(第2版)》

或博客文章:链接 <https://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/73882265>

 

【代码编号 16】基于PM方程的各向异性滤波去噪

算法理论讲解的参考资料:《数字图像处理:原理与实践(MATLAB版)》、《图像处理中的数学修炼》

 

【代码编号 17】基于全变差(TV-norm)的去噪算法

算法理论讲解的参考资料:《数字图像处理:原理与实践(MATLAB版)》、《图像处理中的数学修炼》

 

五、图像自适应增强

【代码编号 18】自适应直方图均衡(AHE)

算法理论讲解的参考资料:《数字图像处理:原理与实践(MATLAB版)》、《图像处理中的数学修炼》

 

【代码编号 19】对比度有限的自适应直方图均衡(CLAHE)

算法理论讲解的参考资料:《图像处理中的数学修炼》、《图像处理中的数学修炼(第2版)》

 

 

 

 

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