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第二代曲波多聚焦图像融合的MATLAB源代码(the second generation curvelet for multifocus image fusion)

视网膜血管检测的Gabor变换和机器学习，教程 本教程将演示如何Gabor变换和广义 的线性模型（GLM）可用于视网膜血管检测 图像。 ，我们将尝试检测视网膜血管从 的训练图像，首先，Gabor滤波器与图像卷积。 GLM将使用Gabor变换的图像特征确定 （独立变量）和容器的位置 为结果（因变量）。( Retinal Vessel Detection by Gabor Transform and Machine Learning, a Tutorial This tutorial will demonstrate how Gabor transforms and generalized linear model (GLM) can be used for detection of retinal vessels in images. Specifically, we will attempt to detect the retinal vessels a training image , by first, convoluting multiple Gabor filters with the image. A GLM will be determined using the Gabor transformed images as features (the independent variables), and the locations of the vessels as the outcome (the dependent variable).)

最大熵图像复原方法，效果还好，这是最近努力的结果，不过或许需要适当的改进之后会有更好的结果，分享一下(Maximum entropy image restoration method, the effect Fortunately, this is the result of recent efforts, but may need to be appropriate to improve after the better results, share)

BBO I类匹配角计算 通过修改相应的参数可以计算其他负单轴晶体的I类匹配角(BBO Class I match angle calculated by modifying the parameters can be calculated other negative uniaxial crystals Class I match angle)

基于多分辨率的NSST变换工具箱，用于图像融合效果好，且速度优于NSCT。(Based on Multi-resolution NSST conversion kit for image fusion effect is good, and the speed is better than NSCT.)

实现retinex中的msr，关于雾天图像处理。(Msr in achieving retinex，Image processing on the fog)

说明：  Kylberg Sintorn数据集可用于进行算法的旋转不变测试，然而官网中并没有直接划分训练集与测试集，本代码对该数据集的图片进行重新命名与划分，可用于算法测试中(The Kylberg Sintorn dataset can be used to perform the rotation-invariant test of the algorithm. However, the official website does not directly divide the training set and the test set. This code renames and divides the picture of the dataset, which can be used in algorithm testing)

利用小波变换融合红外图像与可见光图像，提高图像质量(Infrared image and visible light image are fused by wavelet transform to improve image quality)

说明：  本书是基于MATLAB 6.5的图像处理工具箱v3.2（Image Processing Toolbox）编写的，较全面系统地介绍了图像处理工具箱v3.2函数在有噪和退化图像的恢复、图形绘制、图像几何变换、图像增强、二值分析、小波分析和分形几何用于图像处理工具箱在工程中具体应用，通过具体的分析和详细的实例，读者不仅可以对MATLAB图像处理工具箱函数的强大功能有一个深刻了解，更能学会正确运用它快速解决实际问题的方法，从而提高分析问题和解决问题的能力。 本书内容全面新颖、针对性强，理论与实际紧密结合，可供从事图像处理相关工作的教师、高年级本科生、研究生和广大科研人员参考。 (err)

基于matlab的ssim图像质量评价，验证还可以(Image quality evaluation)