这是一本关于图像处理基本原理及其具体应用的图书，是作者多年来教学、科研与应用的总结。
全书共15章，内容贯穿从图像获取到应用的整个过程，具体包括图像获取、人类视觉、打印和存储、成像缺陷修正、空间域图像增强、频率域图像处理、分割和阈值处理、二值图像处理、全局图像测量、特定特征的测量、外形表征、特征识别与分类、层析成像、三维可视化、表面成像。
本书的特色是，着重于各种图像处理方法的介绍与比较，并使用实例进行演示与说明。
目录：第1章获取图像第2章人类视觉第3章打印和存储第4章修正成像缺陷第5章空间域图像增强第6章频率空间中的图像处理第7章分割和阈值处理第8章二值图像处理第9章全局图像测量第10章特定特征的测量第11章外形表征第12章特征识别与分类第13章层析成像第14章三维视图第15章表面成像
全书共15章，内容贯穿从图像获取到应用的整个过程，具体包括图像获取、人类视觉、打印和存储、成像缺陷修正、空间域图像增强、频率域图像处理、分割和阈值处理、二值图像处理、全局图像测量、特定特征的测量、外形表征、特征识别与分类、层析成像、三维可视化、表面成像。
本书的特色是，着重于各种图像处理方法的介绍与比较，并使用实例进行演示与说明。
目录：第1章获取图像第2章人类视觉第3章打印和存储第4章修正成像缺陷第5章空间域图像增强第6章频率空间中的图像处理第7章分割和阈值处理第8章二值图像处理第9章全局图像测量第10章特定特征的测量第11章外形表征第12章特征识别与分类第13章层析成像第14章三维视图第15章表面成像
2020/7/2 12:28:02
150.77MB
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这是一本关于图像处理基本原理及其具体应用的图书，是作者多年来教学、科研与应用的总结。
全书共15章，内容贯穿从图像获取到应用的整个过程，具体包括图像获取、人类视觉、打印和存储、成像缺陷修正、空间域图像增强、频率域图像处理、分割和阈值处理、二值图像处理、全局图像测量、特定特征的测量、外形表征、特征识别与分类、层析成像、三维可视化、表面成像。
本书的特色是，着重于各种图像处理方法的介绍与比较，并使用实例进行演示与说明。
目录：第1章获取图像第2章人类视觉第3章打印和存储第4章修正成像缺陷第5章空间域图像增强第6章频率空间中的图像处理第7章分割和阈值处理第8章二值图像处理第9章全局图像测量第10章特定特征的测量第11章外形表征第12章特征识别与分类第13章层析成像第14章三维视图第15章表面成像
全书共15章，内容贯穿从图像获取到应用的整个过程，具体包括图像获取、人类视觉、打印和存储、成像缺陷修正、空间域图像增强、频率域图像处理、分割和阈值处理、二值图像处理、全局图像测量、特定特征的测量、外形表征、特征识别与分类、层析成像、三维可视化、表面成像。
本书的特色是，着重于各种图像处理方法的介绍与比较，并使用实例进行演示与说明。
目录：第1章获取图像第2章人类视觉第3章打印和存储第4章修正成像缺陷第5章空间域图像增强第6章频率空间中的图像处理第7章分割和阈值处理第8章二值图像处理第9章全局图像测量第10章特定特征的测量第11章外形表征第12章特征识别与分类第13章层析成像第14章三维视图第15章表面成像
2020/7/2 12:28:02
150.77MB
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QT作业，图片视频处理（包含滤波，二值，边缘检测，视频播放等功能）1、有菜单、工具条，支持快捷键；
2、通过文件对话框打开需要访问的图片(支持单选和多选功能)；
3、打开的图片可以在该软件中央显示；
4、含有对图像进行灰度化、二值化、3×3均值滤波、伽马变换、边缘检测等功能(其他功能可以自己设计)；
5、软件支持中文、英文两种语言，用户可自在切换，设计并美化用户界面；
6、可执行文件需要有自己定义的名称、自己设计的图标(借助美图秀秀、Photoshop等)、标题含有自己的学号和姓名；
7、需利用消息提示对话框，并含有“关于本软件对话框”，消息对话框图标要求自己定制；
8、软件可以分别在Windows、Linux或Mac系统上运行，其中Linux系统基于虚拟机即可；
9、软件现场演示\验收；
10、带有视频图像处理功能(选做题20%)：可以对每帧视频帧进行如平滑、灰度化、二值化、边缘检测、缩放、局部马赛克等操作；
2、通过文件对话框打开需要访问的图片(支持单选和多选功能)；
3、打开的图片可以在该软件中央显示；
4、含有对图像进行灰度化、二值化、3×3均值滤波、伽马变换、边缘检测等功能(其他功能可以自己设计)；
5、软件支持中文、英文两种语言，用户可自在切换，设计并美化用户界面；
6、可执行文件需要有自己定义的名称、自己设计的图标(借助美图秀秀、Photoshop等)、标题含有自己的学号和姓名；
7、需利用消息提示对话框，并含有“关于本软件对话框”，消息对话框图标要求自己定制；
8、软件可以分别在Windows、Linux或Mac系统上运行，其中Linux系统基于虚拟机即可；
9、软件现场演示\验收；
10、带有视频图像处理功能(选做题20%)：可以对每帧视频帧进行如平滑、灰度化、二值化、边缘检测、缩放、局部马赛克等操作；
2017/10/9 7:48:27
7.2MB
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从IEEE上下载的关于图像增强的一种方法，自己动手做了算法实现，MFC制造，使用dibimage图像类，适合初学者看看。
2017/2/19 21:52:50
1.96MB
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1）图像基本操作：不同格式（大于3种）图像的读入与存盘、文字叠加、不同彩色空间的转换、图像的DCT及FFT变换等；
（2）图像增强：包括直方图拉升（线性和非线性）、直方图均衡、平滑与锐化（采用不同的滤镜），美颜（加分项）；
（3）图像恢复：几何操作（如旋转、缩放、投影校正等）、模糊恢复（如运动模糊消除）；
（4）图像合成：实现换背景、图像拼接等功能
（2）图像增强：包括直方图拉升（线性和非线性）、直方图均衡、平滑与锐化（采用不同的滤镜），美颜（加分项）；
（3）图像恢复：几何操作（如旋转、缩放、投影校正等）、模糊恢复（如运动模糊消除）；
（4）图像合成：实现换背景、图像拼接等功能
2018/11/9 16:03:25
6.61MB
1
这个程序使用MATLABR2011b仿真，思想源于参考文献。
次要包括5个程序：wave_ehc_zxp_test、wave_ehc_zpx、wave_zpx、xiaobo_zengqiang、xiaobo_zengqiang1。
其中：wave_ehc_zpx是主程序wave_ehc_zpx_test是主程序的测试程序（程序中的图片读取的地方需要改动）其他均为程序中的子程序
次要包括5个程序：wave_ehc_zxp_test、wave_ehc_zpx、wave_zpx、xiaobo_zengqiang、xiaobo_zengqiang1。
其中：wave_ehc_zpx是主程序wave_ehc_zpx_test是主程序的测试程序（程序中的图片读取的地方需要改动）其他均为程序中的子程序
2016/11/15 17:43:41
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图像增强处理：设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法，处理以下任一组图片中的带噪声图像，去除噪声，提高图像质量。
（1）已知：噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声；
（2）要求：a）去噪处理后，计算均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果b）撰写完整的科技报告（方式类似科技论文）表述自己的算法设计，算法实现与算法评估过程。
（1）已知：噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声；
（2）要求：a）去噪处理后，计算均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果b）撰写完整的科技报告（方式类似科技论文）表述自己的算法设计，算法实现与算法评估过程。
2021/8/6 15:35:08
2.62MB
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其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T是对图像f进行处理的操作符，定义在点(x,y)的指定领域内。
定义点(x,y)的空间邻近区域的次要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域，此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。
T应用于每个位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。
在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。
定义点(x,y)的空间邻近区域的次要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域，此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。
T应用于每个位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。
在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。
2015/6/27 12:41:35
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本书共15章，分为3篇。
第一篇为Matlab及图像基础，第二篇为基于Matlab的常见图像处理技术，涵盖内容有数字图像的运算、数字图像增强系数、数字图像复原技术、图像分割技术、图像变换技术和色彩图像处理；
第三篇为基于Matlab的高级图像处理技术及应用，涵盖的内容有图像压缩编码、图像特征分析、图像形状学处理、小波在图像处理中的应用、基于Simulink的视频和图像处理和Matlab图像处理综合实例。
第一篇为Matlab及图像基础，第二篇为基于Matlab的常见图像处理技术，涵盖内容有数字图像的运算、数字图像增强系数、数字图像复原技术、图像分割技术、图像变换技术和色彩图像处理；
第三篇为基于Matlab的高级图像处理技术及应用，涵盖的内容有图像压缩编码、图像特征分析、图像形状学处理、小波在图像处理中的应用、基于Simulink的视频和图像处理和Matlab图像处理综合实例。
2021/6/22 4:32:54
6.36MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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