旋转、缩放、滤波、锐化、各种图像处理算法代码

《多媒体技术基础(第3版)》在第2版的基础上，《多媒体技术基础(第3版)》对部分章节的内容做了更新，增加了MPEG-4AVI/H.264和多媒体传输方面的内容。
为保持多媒体技术基础课程内容的完整性，《多媒体技术基础》仍由四个部分组成：一是多媒体压缩和编码(第2-13章)，主要介绍声音、图像和数字电视媒体的基本知识、压缩和编码方法；
二是多媒体存储(第14-16章)，主要介绍CD、DVD、HD-DVD和Blu-rayDisc存储器的存储原理和存储格式；
三是多媒体传输(第17-20章)，主要介绍多媒体网络应用、服务质量(QoS)、因特网、TCP/IP协议和多媒体传输的基础知识；
四是多媒体内容处理语言(第21-22章)，主要介绍HTML和XML的基础知识。
每章附有练习和思考题以及参考文献和站点。
　　《多媒体技术基础》适合大学本科或本科以上学生使用，可作为多媒体爱好者的自学教材，也可作为信息技术工作者的参考书。
林福宗，清华大学计算机科学与技术系教授，1970年毕业于清华大学自动控制系。
从1989年开始对多媒体产生兴趣，其后一直从事多媒体技术基础的教学与应用研究，出版图书9本，包括《英汉多媒体技术辞典》、《多媒体技术基础》和《多媒体与CD-ROM》，在国内外学术期刊和会议上发表文章70多篇。

参数化时频分析是一种在信号处理领域广泛应用的技术，特别是在处理非平稳信号时，它能提供一个更为精确且灵活的分析框架。
MATLAB作为一种强大的数学计算和数据可视化软件，是进行时频分析的理想工具。
本资源提供了MATLAB实现的参数化时频分析代码，可以帮助用户深入理解和应用这一技术。
我们要理解什么是时频分析。
传统的频谱分析，如傅立叶变换，只能对静态信号进行分析，即假设信号在整个时间范围内是恒定的。
然而，在实际工程和科学问题中，许多信号的频率成分会随时间变化，这种信号被称为非平稳信号。
为了解决这个问题，时频分析应运而生，它允许我们同时观察信号在时间和频率域上的变化。
参数化时频分析是时频分析的一个分支，它通过建立特定的模型来近似信号的时频分布。
这种模型通常包括一些参数，可以通过优化这些参数来获得最佳的时频表示。
这种方法的优点在于可以提供更精确的时频分辨率，同时减少时频分析中的“时间-频率分辨率权衡”问题。
在MATLAB中，实现参数化时频分析通常涉及以下几个步骤：1.**数据预处理**：需要对原始信号进行适当的预处理，例如去除噪声、滤波或者归一化，以提高后续分析的准确性。
2.**选择时频分布模型**：常见的参数化时频分布模型有短时傅立叶变换（STFT）、小波变换、chirplet变换、模态分解等。
选择哪种模型取决于具体的应用场景和信号特性。
3.**参数估计**：对选定的模型进行参数估计，通常采用最大似然法或最小二乘法。
这一步涉及到对每个时间窗口内的信号参数进行优化，以得到最匹配信号的时频分布。
4.**重构与可视化**：根据估计的参数重构信号的时频表示，并使用MATLAB的图像绘制函数（如`imagesc`）进行可视化，以便直观地查看信号的时频特征。
5.**结果解释与应用**：分析重构后的时频图，识别信号的关键特征，如突变点、周期性变化等，然后将其应用于故障诊断、信号分离、通信信号解调等多种任务。
在提供的`PTFR_toolboxs`压缩包中，可能包含了实现上述步骤的各种函数和脚本，如用于预处理的滤波函数、参数化模型的计算函数、以及用于绘图和结果解析的辅助工具。
`README.docx`文档应该详细介绍了工具箱的使用方法、示例以及可能的注意事项。
通过学习和使用这个MATLAB代码库，你可以进一步提升在参数化时频分析方面的技能，更好地处理和理解非平稳信号。
无论是学术研究还是工程实践，这种能力都是非常有价值的。
记得在使用过程中仔细阅读文档，理解每一步的作用，以便于将这些知识应用到自己的项目中。

包含了图像处理中常用的一些测试图片有灰度图像也有彩色图像大小从128*128、256*256、512*512或更大的都有图像格式为pbm、ppm、pgmMATLAB下可用。
共六个部分，全部下载完以后，任意解压一个即可。

做毕业论文时的成果，试图用粗糙集、模糊集的方法做图像分类，尚未成熟，欢迎交流：chzqw@sian.com

边缘检测是数字图像处理中的一个基础且重要的概念，它用于识别图像中的边界，这些边界通常对应于物体的轮廓。
在硬件实现中，如使用VERILOG这种硬件描述语言（HDL），可以创建高效的边缘检测电路，这对于嵌入式系统、计算机视觉应用以及实时图像处理非常有用。
VERILOG是一种广泛使用的HDL，它允许工程师用类似于编程的语言来描述数字系统的逻辑功能。
通过VERILOG编写的代码可以在FPGA（现场可编程门阵列）或ASIC（应用专用集成电路）上实现，以硬件的形式执行特定的算法，如边缘检测。
边缘检测通常涉及一系计算图像像素的差分或梯度。
其中，最经典的算法之一是Sobel算子，它利用水平和垂直方向的一组滤波器对图像进行卷积，以找出强度变化的区域。
在VERILOG中实现Sobel算子，我们需要定义滤波器系数，并编写逻辑来计算像素邻域内的差分。
以下是可能的VERILOG代码结构：1.**模块定义**：定义一个名为“edge_detector”的模块，输入为原始图像的像素数据，输出为边缘检测后的结果。
可能还需要控制信号，如时钟和使能信号。
```verilogmoduleedge_detector(input[PIXEL_WIDTH-1:0]img_in,//输入图像像素outputreg[PIXEL_WIDTH-1:0]edge_out,//输出边缘像素inputclk,//时钟inputrst//重置信号);```2.**内部变量**：声明用于存储滤波器权重和中间结果的变量。
```verilogreg[PIXEL_WIDTH-1:0]horz_weight,vert_weight;//滤波器权重reg[PIXEL_WIDTH-1:0]horz_diff,vert_diff;//水平和垂直差分```3.**滤波器定义**：定义Sobel算子的水平和垂直滤波器权重。
```verilogparameterSOBEL_X={};//水平滤波器权重parameterSOBEL_Y={};//垂直滤波器权重```4.**计算差分**：在时钟的上升沿，对图像进行卷积并计算差分。
```verilogalways@(posedgeclk)beginif(!rst)beginedge_outTHRESHOLD)edge_out＜='1;//达到阈值则认为是边缘，否则设为0end```6.**结束模块定义**：关闭模块。
```verilogendmodule```这个模块可以被综合到FPGA硬件中，实现高速、低延迟的边缘检测。
在实际应用中，可能还需要考虑图像的滚动缓冲、多级缓存和并行处理以提高效率。
VERILOG实现的边缘检测不仅涉及到图像处理的基本概念，还涵盖了数字逻辑设计、并行处理和实时系统设计等多个领域。
理解和实现这样的系统有助于提升硬件设计者在数字信号处理和嵌入式系统设计方面的技能。

JBIG是一种无损图像的压缩标准，JBIG(JointBi-levelImageExpertsGroup，联合二值图像专家组)是发布二值图像编码标准的专家组。
在官方来说，JBIG是ISO/IECJTC1SC29工作组1，这个工作组也负责JPEG标准，它是一套压缩算法，用来产生Web浏览器支持的以及典型地用于复杂图像(例如照片)的图像文件。

c#图像噪声平滑处理.赵春江数字图像处理对应程序

数字图像的加噪去噪，高斯噪声、椒盐噪声，均值滤波、中值滤波、维纳滤波。

一个简单的利用灰度信息做分割的svm代码，自己在研究生学习中琢磨出来的

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。