基于matlab平台1、能对图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；
2、数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等；
3、数字图像的增强处理功能：（1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）（2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。
（3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等4、图像分割：（1）点、线（hough变换检测直线）、及边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）；
（2）区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等；
5、数字图像的变换：普通傅立叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅立叶变换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换等。

实现功能有:图像加运算、两种插值旋转、图像反色、图像放缩、二次曝光、扣去蓝色、扣去绿色、图像线性增强、利用log函数实现增强、利用幂次函数实现增强、直方图均衡化、算数均值滤波、中值滤波、拉普拉斯算子边缘提取和锐化、其他三种算子的边缘提取、矢量中值滤波去燥操作方式：图像加运算、二次曝光、扣去蓝色：这三个操作都需要先打开一张图片，然后打开另一张图片，扣去蓝色需要把蓝色图片作为第二张图片打开；
其他操作均是对单张图片操作，右边呈现结果。

第一章起步篇 8本章概述 8书写本书的背景 8运用本书 9IDL所需的版本 9IDL运行期间所需颜色的数量 9本书的风格习惯 10本书中所用的IDL程序和数据文件 12获取更多的帮助 14使用IDL命令 14IDL命令解析 14创建变量 17使用IDL图形窗口 22第二章简单的图形显示 25本章概述 25IDL中简单的图形显示 25创建线画图 25定制线画图 28改变线条的线型和粗细 28用符号代替线条显示数据 29用不同的颜色绘制线画图 31限定线画图的范围 31改变线画图的风格 32在线画图上绘出多种数据集 34在多个轴的图上显示数据 35创建曲面图 36定制曲面图 38旋转曲面图 38为曲面赋色 39修改曲面图外观 40创建阴影曲面图 41改变阴影处理参数 41用其它数据集为阴影处理提供参数 42创建等值线图 43选择等值线数目 45修改等值线图 46改变等值线图的外观 47给等值线图赋色 48创建填充的等值线图 49在显示窗口定位图形输出 51设置图形边缘 52设置图形位置 52设置图形区域 53创建多个图形 53给图形显示添加文本 57找出可用字体的名称 58用XYOutS命令添加文本 58用矢量字体使用XYOut 59排列文本 60删除文本 61改变文本的方向 61给图形显示添加线和符号 61图形显示添加色彩 62第三章图像数据处理 65本章概要 65图像处理 65显示图像 65调整图像数据 67显示24位图像 69控制图像显示顺序 70改变图像尺寸 70在显示窗口中定位图像 72从显示器中读取图像 75IDL中基本的图像处理 75直方图均衡化 76平滑图像 77增强图像棱边 79图像的频域滤波 80第四章图形显示技术 83本章概要 83IDL的颜色运用 83使用索引颜色模式和RGB颜色模式 83在24位显示设备上装载色谱表 88获得色谱表的拷贝 88修改和创建色谱表 89保存自己的色谱表 90创建自己的轴标注 91调整轴刻度间隔 91格式化轴的标注 92用IDL处理残缺的数据 95用IDL建立三维坐标系 97建立三维散点图 97从图形原点定位3D坐标轴 99组合简单图形显示 100IDL中的动画数据 102建立动画工具 103装载动画缓冲区 103运行动画工具 103动画的控制 103存储动画的像素映射图 104其它类型图形数据的动画 104网格化数据以便图形显示 105德洛内三角形法网格化 106数据的球形网格化 108第五章　图形显示技巧 110本章概要 110将光标用于图形显示 110什么时候返回的光标位置？ 110哪一个鼠标键和光标共同作用呢？ 111用光标标注图形输出 111在图像上使用Cursor命令 113在循环中使用Cursor命令 113从显示中删除注释 114删除注释的异或法 114删除注释的设备拷贝法 116Z图形缓冲区中的图形显示技巧 120Z图形缓冲区的实现 121一个Z图形缓冲区实例：两个曲面 121用Z图形缓冲区使图像变形 123Z图形缓冲区中的透明效果 126将Z图形缓冲区效果与体数据着色相结合 127第六章在IDL中读写数据 129本章概要 129打开文件进行读写 129查找和选择数据文件 130获取逻辑设备号 131读写格式化数据 132写自由格式文件 133读写自由格式文件的实例 136用确定的文件格式写入 139从字符串中读取格式数据 141读写非格式化数据 141读取非格式化图像数据文件 142写非格式化图像数据文件 142非格式化数据文件的一些问题 144用关联变量存取非格式化数据文件 144读写常用文件格式的文件 147创建彩色GIF文件 147创建彩色JPEG文件 148查询图像文件信息 150第七章图形硬拷贝输出 151本章概要 151选择图形硬拷贝输出设备 151配置图形硬拷贝输出设备 152常用的Device命令关键字 153创建PostScript文件 154将图形送到硬拷贝设备中 154打印PostScript文件 155在运行MacOS系统的计算机上打印PostScript文件 156在Windows计算机上打印PostScript文件 156生成封装的PostScript文件输出 156封装PostScript图形的预览 157生成彩色的PostScript输出 157PostScript中的彩色图像与灰度图像 158在PostScript设备上创建

用matlab实现图像去噪，对图像进行均衡化。

将图像处理中的多种方法，如直方图、直方图均衡化、多种去噪方法、算子等利用matlab整理成可视化化的操作界面。
本程序里所涉及的图像算法均是自己编写的，不是调用matlab自带的函数。
本程序在matlabR2010a成功运行，有兴趣的朋友可以下载研究下。

用C语言实现了直方图均衡化，内有测试图片。
非常好用。

采用VC++和opencv对图像进行直方图均衡化，并显示图像及直方图，带有图片，能成功运行

《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》详细介绍了fpga（fieldprogrammablegatearray，现场可编程门阵列）这种新型可编程电子器件的特点，对fpga的各种编程语言的发展历程进行了回顾，并针对嵌入式图像处理系统的特点和应用背景，详细介绍了如何利用fpga的硬件并行性特点研制开发高性能嵌入式图像处理系统。
作者还结合自己的经验，介绍了研制开发基于fpga的嵌入式图像处理系统所需要的正确思路以及许多实用性技巧，并给出了许多图像处理算法在fpga上的具体实现方法以及多个基于fpga实现嵌入式图像处理系统的应用实例。
　　《基于fpga的嵌入式图像处理系统设计》对fpga技术的初学者以及已经具有比较丰富的设计经验的读者来说都有很好的参考价值，也将为从事基于fpga的嵌入式系统开发和应用的软硬件工程师和科研人员提供一本比较系统、全面的学习材料。
目录1图像处理1.1基本定义1.2图像形成1.3图像处理操作1.4应用实例1.5实时图像处理1.6嵌入式图像处理1.7串行处理1.8并行性1.9硬件图像处理系统2现场可编程门阵列2.1可编程逻辑器件2.1.1fpga与asic2.2fpga和图像处理2.3fpga的内部2.3.1逻辑器件2.3.2互连2.3.3输入和输出2.3.4时钟2.3.5配置2.3.6功耗2.4fpga产品系列及其特点2.4.1xilinx2.4.2altera2.4.3lattice半导体公司2.4.4achronix2.4.5siliconblue2.4.6tabula2.4.7actel2.4.8atmel2.4.9quicklogic2.4.10mathstar2.4.11cypress2.5选择fpga或开发板3编程语言3.1硬件描述语言3.2基于软件的语言3.2.1结构化方法3.2.2扩展语言3.2.3本地编译技术3.3visual语言3.3.1行为式描述3.3.2数据流3.3.3混合型3.4小结4设计流程4.1问题描述4.2算法开发4.2.1算法开发过程4.2.2算法结构4.2.3fpga开发问题4.3结构选择4.3.1系统级结构4.3.2计算结构4.3.3硬件和软件的划分4.4系统实现4.4.1映射到fpga资源4.4.2算法映射问题4.4.3设计流程4.5为调整和调试进行设计4.5.1算法调整4.5.2系统调试5映射技术5.1时序约束5.1.1低级流水线5.1.2处理同步5.1.3多时钟域5.2存储器带宽约束5.2.1存储器架构5.2.2高速缓存5.2.3行缓冲5.2.4其他存储器结构5.3资源约束5.3.1资源复用5.3.2资源控制器5.3.3重配置性5.4计算技术5.4.1数字系统5.4.2查找表5.4.3cordic5.4.4近似5.4.5其他方法5.5小结6点操作6.1单幅图像上的点操作6.1.1对比度和亮度调节6.1.2全局阈值化和等高线阈值化6.1.3查找表实现6.2多幅图像上的点操作6.2.1图像均值6.2.2图像相减6.2.3图像比对6.2.4亮度缩放6.2.5图像掩模6.3彩色图像处理6.3.1伪彩色6.3.2色彩空间转换6.3.3颜色阈值化6.3.4颜色校正6.3.5颜色增强6.4小结7直方图操作7.1灰度级直方图7.1.1数据汇集7.1.2直方图均衡化7.1.3自动曝光7.1.4阈值选择7.1.5直方图相似性7.2多维直方图7.2.1三角阵列7.2.2多维统计信息7.2.3颜色分割7.2.4颜色索引7.2.5纹理分析8局部滤波器8.1缓存8.2线性滤波器8.2.1噪声平滑8.2.2边缘检测8.2.3边缘增强8.2.4线性滤波器技术8.3非线性滤波器8.3.1边缘方向8.3.2非极大值抑制8.3.3零交点检测8.4排序滤波器8.4.1排序滤波器的排序网络8.4.2自适应直方图均衡化8.5颜色滤波器8.6形态学滤波器8.6.1二值图像的形态学滤波8.6.2灰度图像形态学8.6.3颜色形态学滤波8.7自适应阈值分割8.7.1误差扩散8.8小结9几何变换9.1前向映射9.1.1可分离映射9.2逆向映射9.3插值

因做毕设接触到CUDA这个东西，于是就开始了一段漫长的学习CUDA的过程！关于直方图均衡化算法，也是一时兴起想实现一下。
最开始是看CUDA的samples里面有一个histogram64和histogram256的计算直方图的算法，啃了半天它的源代码和英文的pdf文档，有些费劲，而且源代码较为复杂，并不是直接读入图片进行均衡化处理，对初学者来说并不是很建议上来就看它。
考虑到OpenCV自带的图像处理接口较为简单，就想把CUDA与OpenCV结合实现，经过大概一周左右的努力，自己实现了下面这个较为简单的版本，下面是基于NVIDIAGTX950WINDOWS10VisualStudio2013OpenCV-2.4.13的一段代码

MFCOpenCV显示图像，VS2013写的，不用添加CvvImage类，用的是VS2013+OPENCV2.4.9,其他版本类似，界面能显示打开图片的路径，同时有灰度直方图均衡化和中值滤波的代码，网上其他程序要不是用vc6.0写，太老了，有的还要加已经被淘汰的CVVimage类。

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。