压缩包包含了图片读取、算法计算、图像输出，下载后可以直接执行

输出灰度图像,RGB彩色图像会自动转换为灰度图像输出图像的多重分形谱参考文献："fractalanalysisandmultifractalspectrafortheimages"

基于matlab的直方图均衡化的彩色图像加强程序，通过matlab仿真，比较均衡化后的还原图像与输入原始真彩色图像，输出图像轮廓更清晰，亮度明显加强

图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。
它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是无效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。
现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。
目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。
然而，我们似乎无法断言，哪种方法对于图像分来问题效果最佳。
本项目中，我们做了一些有意思的事情：将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN，SVM，BP神经网络进

优化版本的冷冻电镜的低通滤波算法v1.1，目标，将冷冻电镜图像，经过低通滤波算法降噪，输入冷冻电镜图像，输出信息集中的降噪图像。
参考文章：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/126127817?spm=1001.2014.3001.5502

毕业设计飞机大战源码下载项目总结1.ImageCaption1.1项目简介所谓ImageCaption，即看图说话，是指从图片中自动生成一段描述性文字，有点类似于小时候做过的“看图说话”，对于人来说非常简单，但对于机器，却充满了挑战性。
机器要自动完成ImageCaption分为3步：(1)检测出图像中的物体；
(2)理解物体之间的相互关系；
(3)用合理的语言表达出来；
每一步都具有难度。
1.2基本要求ImageCaption（看图说话)任务是结合CV（ComputerVision，计算机视觉）和NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）两个领域的一种比较综合的任务，ImageCaption模型的输入是一幅图像，输出是对该幅图像进行描述的一段文字。
这项任务要求模型可以识别图片中的物体、理解物体间的关系，并用一句自然语言表达出来。
1.3应用场景ImageCaption（看图说话)任务的应用场景非常广泛，主要包括：为照片匹配合适的文字，方便检索或省去用户手动配字；
协助视觉障碍者去理解图像内容；
在艺术创作和罪犯

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。