针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题，提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。
首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像，并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化，然后将得到的两种二值化图像进行或运算，最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。
实验结果表明，该算法简单、易实现、实时性强。
首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像，并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化，然后将得到的两种二值化图像进行或运算，最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。
实验结果表明，该算法简单、易实现、实时性强。
2024/2/16 15:04:54
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报道了一种由宽带光纤环形镜(FLM)作为腔反射元件的法布里珀罗腔掺磷光纤拉曼激光器(RFL)，并与使用窄带光纤布拉格光栅(FBG)作为高反镜的腔结构进行了对比研究。
研究结果表明，使用宽带FLM替代FBG仍可实现掺磷RFL的窄带激光输出，并且可有效避免拉曼激光从高反镜端的泄漏。
在相同的输出镜反射率情况下，使用FLM作为高反镜比使用FBG作为高反镜具有更低的振荡阈值和更高的光光转换效率。
当抽运功率为9.45W时，拉曼激光(1.24μm)输出功率为4.31W，激光器斜效率和光光转换效率分别为57.9%和45.6%。
研究结果表明，使用宽带FLM替代FBG仍可实现掺磷RFL的窄带激光输出，并且可有效避免拉曼激光从高反镜端的泄漏。
在相同的输出镜反射率情况下，使用FLM作为高反镜比使用FBG作为高反镜具有更低的振荡阈值和更高的光光转换效率。
当抽运功率为9.45W时，拉曼激光(1.24μm)输出功率为4.31W，激光器斜效率和光光转换效率分别为57.9%和45.6%。
2024/2/7 0:52:11
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一维Otsu，大津法（最大类间方差法）阈值分割。
Matlab2016a，同一原理推导的两种公式求解类间方差，数值计算原因导致结果有所差异。
Matlab2016a，同一原理推导的两种公式求解类间方差，数值计算原因导致结果有所差异。
2024/2/6 3:18:10
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89c51单片机，实时采集ds18b20温度，并用1602显示。
也可以设置阈值范围，到达此范围温度，蜂鸣器报警，离开此温度范围时，报警停止。
也可以设置阈值范围，到达此范围温度，蜂鸣器报警，离开此温度范围时，报警停止。
2024/2/6 1:52:12
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基于小波变换的自适应多阈值图像去噪-基于小波变换的自适应多阈值图像去噪.rar摘 要 小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中最重要的一个环节是最优阈值的确定,为此,提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法———Multi2Thresholdshrink去噪法,这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值,而最佳阈值的选取是基于Bayes理论,并认为图像的小波系数是服从广义高斯分布的。
通过实验证明,这种方法能很好地对图像去噪,与Donoho等人提出的Visushrink去噪方法和Chang等人提出的Bayesshrink去噪方法相比,不仅提高了去噪后图像的信噪比和最小均方误差,而且也使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性,从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。
关键词 阈值 去噪 小波变换
通过实验证明,这种方法能很好地对图像去噪,与Donoho等人提出的Visushrink去噪方法和Chang等人提出的Bayesshrink去噪方法相比,不仅提高了去噪后图像的信噪比和最小均方误差,而且也使图像更加清晰,并能更好地适合人眼的视觉特性,从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。
关键词 阈值 去噪 小波变换
2024/1/31 22:48:07
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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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