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超分辨率图像处理方面的论文，很不错，可以看看(Super-resolution image processing papers, very good, you can take a look at)

基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合； （3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等； （4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等； （5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。 本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展。(Image registration is a fundamental problem in image processing, which is a process to match two or more images of the same scene taken at different times, from different viewpoints, or by different sensors. Image registration is an important technique for a great variety of applications such as medical image analysis, computer vision, remote image data analysis, image information fusion, and the recovery of the 3–D characteristics of a scene.)

自适应随机共振算法实现,具体内容注释中会有解释.(Adaptive stochastic resonance algorithm, the specific content of the Notes will be explained.)

此程序为指纹识别中重要一步指纹分类的MATLAB源码(This program is an important step in fingerprint identification fingerprint classification MATLAB source code)

对l1最小化的处理，其中包括全面的l1范数的解得算法，运用tv全变分最小的解决方法，适合于单像素以及图像处理的研究者参考。(L1 minimization, including the full L1 norm solution algorithm, the use of TV total variation, the smallest solution, suitable for single pixel and image processing researchers reference.)

可以计算图像的信噪比，适合初学者使用，采用matlab编写(Can calculate the signal to noise ratio images, suitable for beginners to use, using matlab)

图像边缘检测算法，采用小波图像边缘检测的算法实现边缘检测(Image edge detection algorithm, using wavelet edge detection)

说明：  这是一个图像处理程序集，几乎实现了所有图像处理的基本方法，非常适合初学者(This is a set of image processing procedures, almost all the basic methods of image processing, very suitable for beginners)

希尔伯特黄变换方法的安全评估matlab源程序(Hilbert-Huang Transformation security assessment)

matlab函数，将多维矩阵的极值找出并定位，图像处理经常用到，很简单很好用(matlab function, multi-dimensional matrix to identify and locate the extreme, often used in image processing, it is very simple to use)