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matlab实现gamma校正的算法，用以调整光照不均的图像。(matlab to achieve gamma correction algorithm to adjust the uneven illumination of the image.)

基于样图的纹理合成 效果很好的块匹配合成(Based Texture Synthesis from Samples effective synthesis of block-matching)

六种图像增强的方法，线形反锐化掩膜方法，直方图均衡等。(6 kinds of image enhancement methods, linear unsharp mask method, such as histogram equalization.)

毕业设计的程序 用VC++6.0做的 主要是测试几个边缘检测算子的效果(Graduate programs designed to use VC++ 6.0 to do is to test several of the main edge detection operator effect)

关于图像融合的工具箱，从国外网站上找到的，很好用，可以作为对比实验时使用。包含一些需要处理的源图像。(On image fusion toolbox, from abroad to find the site, very good, and can be used as a comparative experiment. Contains a number of source images need to be addressed.)

本资源是清华大学程明明在2011年CVPR上发表的一篇关于视觉显著性的代码，资源包括原文及matlab版本的代码。(It is a source code of visual saliency detection proposed by M.M Cheng in cvpr2011.And it is coded with matlab.)

图像的傅里叶变换。在代码中实现了将两幅图像的幅度谱和相位谱进行交换，进而理解两者在图像显示中的作用(Fourier transform of the image. Implemented in the code will be two images amplitude spectrum and phase spectrum of exchange, and thus to understand both the role of the image display)

编码： （1）进行颜色转换，将RGB格式转换为YUV格式。 （2）将待编码的N×N的图像分解成(N/8)^ 2 个大小为8×8的子图像。 （3）对每个子图像进行DCT变换，得到各子图像的变换系数。这一步的实质是把空间域表示的图像转换成频率域表示的图像。 （4）对变换系数进行量化。 （5）进行Z字形重排 （6）使用霍夫曼变长变码编码器对量化的系数进行编码，得到压缩后的图像（数据）。 解码： （1） 对压缩的图像数据进行解码，得到用量化系数表示的图像数据。 （2） 进行反Z字型重排 （3）用与编码时相同的量化函数或量化值表对用量化系数表示的图像数据进行逆量化，得到每个子图像的变换系数。 （4）对逆量化得到的每个子图像的变换系数进行反向正交变换（如反向DCT变换等），得到(N/8)^2 个大小为8×8的子图像。 （5）将(N/8)^2 个大小为8×8的子图像重构成一个N×N的图像。 （6）进行颜色组合，将YUV格式转换为RGB格式图像。(JPEG compression and decompression process)

该代码为用tamura算法提取图像的纹理特征，包括粗糙度、对比度等，可用于基于内容的图像检索系统(The code for the algorithm used tamura extracted texture features, including roughness, contrast, etc., can be used for content-based image retrieval system)

简单的灰度图像的K均值聚类分割，Matlab实现(gray image segmentation using K-means clustering by matlab.)