一、实验目的1、掌握利用ffmpeg提取视频中关键帧2、掌握JPEG图像编码的原理和流程3、实现JPEG编码器和解码器并观察不同量化因子对图像质量的影响二、实验要求1、利用ffmpeg提取视频中的任意关键帧。
2、实现JPEG编码器，具体包括将所提取图像的RGB像素值转化为YCbCr或者YUV，对色度图像进行二次采样（subsampling4：2：0），对图像划分为8*8的像素块并进行DCT变换，进行量化。
3、实现JPEG解码器，包括对步骤1中的量化结果进行反量化，IDCT变换，增采样，完成转换并显示图像。
4、采用不同的质量因子，例如2，5，10，观察解码后图像的变化。
5、对关键结果进行截图并编辑程序说明文档。
2、实现JPEG编码器，具体包括将所提取图像的RGB像素值转化为YCbCr或者YUV，对色度图像进行二次采样（subsampling4：2：0），对图像划分为8*8的像素块并进行DCT变换，进行量化。
3、实现JPEG解码器，包括对步骤1中的量化结果进行反量化，IDCT变换，增采样，完成转换并显示图像。
4、采用不同的质量因子，例如2，5，10，观察解码后图像的变化。
5、对关键结果进行截图并编辑程序说明文档。
2023/9/10 17:08:09
128.27MB
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本程序是采用混沌序列对图像进行加密，分两个步骤进行，首先是采用猫映射进行像素点位置置乱，然后再采用三维混沌系统进行像素值扩散。
2023/8/23 9:07:35
1.33MB
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线性光谱聚类（LSC）的超像素分割算法，该算法可以生成具有低计算成本的紧凑且均匀的超像素。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。
基本上，基于测量图像像素之间的颜色相似性和空间接近度的相似性度量，采用超像素分割的归一化切割公式。
然而，代替使用传统的基于特征的算法，我们使用核函数来近似相似性度量，导致将像素值和坐标明确映射到高维特征空间。
我们证明，通过适当地加权该特征空间中的每个点，加权K均值和归一化切割的目标函数共享相同的最佳点。
因此，通过在所提出的特征空间中迭代地应用简单的K均值聚类，可以优化归一化切割的成本函数。
LSC具有线性计算复杂性和高内存效率，并且能够保留图像的全局属性。
实验结果表明，LSC在图像分割中的几种常用评估度量方面表现出与现有技术的超像素分割算法相同或更好的性能。
2023/8/13 15:12:13
9.55MB
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基于FPGA的中值滤波算法的方案与实现摘要在图像的收集、传输以及记实等进程中，由于受到多方面因素的影响，图像信号会不可防止地受到椒盐噪声的传染，这将会严正影响图像的前期阐发以及识别等处置，于是有需要用中值滤波器对于图像的椒盐噪声举行滤波预处置。
实际使用中，对于滤波器件不光申请能够将图像中的椒盐噪声滤除了，满足图像处置的实时性申请，并且还申请能够很好地保护图像细节，防止滤波后图像变患上模糊。
针对于传统的快捷中值滤波算法在滤除了图像椒盐噪声时存在图像细节模糊的缺陷，本文提出了一种基于FPGA的改善的快捷中值滤波算法。
该算法在中值滤波进程中，起首依据设定的阈值分辨滤波窗口的中间像素点的能否为噪声点，若是噪声点，就行使快捷中值滤波算法求出中值并交流中间点的原像素值，若不是噪声点，就不举行中值滤波处置。
行使MATLAB软件对于该算法举行仿真的下场评释，该算法具备精采的去噪以及图像细节相持的才气。
在该算法的FPGA实现进程中，欠缺行使FPGA硬件的并行性，并且付与流水线本领，普及了图像滤波的处置速率。
FPGA硬件实现的下场评释，该算法与传统的快捷滤波算法相比，不光能够满足图像处置的实时性申请，并且还能在滤除了图像椒盐噪声的同时，防止滤波后图像变患上模糊的缺陷，抵达了保护原始图像细节的目的。
实际使用中，对于滤波器件不光申请能够将图像中的椒盐噪声滤除了，满足图像处置的实时性申请，并且还申请能够很好地保护图像细节，防止滤波后图像变患上模糊。
针对于传统的快捷中值滤波算法在滤除了图像椒盐噪声时存在图像细节模糊的缺陷，本文提出了一种基于FPGA的改善的快捷中值滤波算法。
该算法在中值滤波进程中，起首依据设定的阈值分辨滤波窗口的中间像素点的能否为噪声点，若是噪声点，就行使快捷中值滤波算法求出中值并交流中间点的原像素值，若不是噪声点，就不举行中值滤波处置。
行使MATLAB软件对于该算法举行仿真的下场评释，该算法具备精采的去噪以及图像细节相持的才气。
在该算法的FPGA实现进程中，欠缺行使FPGA硬件的并行性，并且付与流水线本领，普及了图像滤波的处置速率。
FPGA硬件实现的下场评释，该算法与传统的快捷滤波算法相比，不光能够满足图像处置的实时性申请，并且还能在滤除了图像椒盐噪声的同时，防止滤波后图像变患上模糊的缺陷，抵达了保护原始图像细节的目的。
2023/5/11 14:48:13
2.58MB
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图像的若干变更搜罗:图像的空间平移、比例缩放、扭转、仿射变更以及图像插值。
图像若干变更的实质:窜改像素的空间位置，估算新空间位置上的像素值。
图像若干变更的普通表白式：[,][(,),(,)]uvXxyYxy ，其中，[,]uv为变更后图像像素的笛卡尔坐标， [,]xy为原始图像中像素的笛卡尔坐标。
如许就患上到了原始图像与变更后图像的像素的对于应关连
图像若干变更的实质:窜改像素的空间位置，估算新空间位置上的像素值。
图像若干变更的普通表白式：[,][(,),(,)]uvXxyYxy ，其中，[,]uv为变更后图像像素的笛卡尔坐标， [,]xy为原始图像中像素的笛卡尔坐标。
如许就患上到了原始图像与变更后图像的像素的对于应关连
2023/4/14 6:44:50
3.84MB
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此程序次要是通过用c#进行图像处理，这里是最基础的知识，获得一幅图像的像素值，并在窗体上显示出来
2023/2/19 21:10:34
42KB
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把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。
对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。
把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。
2016/8/19 21:05:57
2.03MB
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ASCII纵向取模8*16字库。
为1亮。
纵向取模（8位）(取完一横后再取下一横)-LCD12864SPI每个字节代表一列8个像素值，每个ASCII由8*16/8=16个字节存储，前8个字节为上半局部值，后8个字节为下半局部值。
共95个，从32(空格)到126。
ASCII816[0]为空格。
ASCII值减32即为数组二维下标。
为1亮。
纵向取模（8位）(取完一横后再取下一横)-LCD12864SPI每个字节代表一列8个像素值，每个ASCII由8*16/8=16个字节存储，前8个字节为上半局部值，后8个字节为下半局部值。
共95个，从32(空格)到126。
ASCII816[0]为空格。
ASCII值减32即为数组二维下标。
2016/1/5 18:01:01
8KB
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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
15KB