这是我用Matlab的HDLCoder工具，然后结合Altera的CycloneII芯片FPGA视频图像开发平台仿真调试，这是最终版的源代码。
为省去大家纠结的痛苦，请注意：pixelin是像素输入；
x_in，y_in分别是像素点坐标位置；
clkenble是时钟使能；
width，height分别是图像的宽和高；
pixelout是输入像素点对应的均衡化因子，用它*255/(width*height)就是均衡化后的像素值；
为省去大家纠结的痛苦，请注意：pixelin是像素输入；
x_in，y_in分别是像素点坐标位置；
clkenble是时钟使能；
width，height分别是图像的宽和高；
pixelout是输入像素点对应的均衡化因子，用它*255/(width*height)就是均衡化后的像素值；
2024/11/21 11:49:43
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基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性，以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性，将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合，提出一种更好的实现红外图像增强的算法。
2024/11/10 14:54:01
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对直方图进行均衡化处理的源代码：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。
2024/11/5 11:40:05
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1、对火车摄像头的获得的图像进行预处理其中，滤波用高斯滤波，图像增强包括直方图均衡化和增强对比度，边缘检测用canny算子。
2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）：（1）提取铁轨的框架（2）设置检测窗（3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。
2、检测静态障碍物（只需要检测铁轨内侧以及铁轨上的障碍物）：（1）提取铁轨的框架（2）设置检测窗（3）障碍物检测，通过判断图像的八维纹理特征。
2024/4/13 13:50:48
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(1)采用直方图均衡化方法增强雾天模糊图像，并比较增强前后的图像和直方图；
(2)设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；
(3)有软件界面
(2)设计一种图像复原方法，对比该复原图像与原始图像以及直方图均衡化后的图像；
(3)有软件界面
2024/3/30 14:39:05
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用C语言写的图像处理程序，包括读入8位图像，对图像进行直方图均衡化，灰度线性变化和灰度线性拉伸。
2024/2/22 10:12:46
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使用matlab实现直方图均衡化functionhistgramequalization(A)%对一幅图像进行直方图均衡化A=imread('barb.jpg');[m,n]=size(A);B=zeros(size(A));l=m*n;r=zeros(1,256);y=zeros(1,256);A=double(A);fori=1:mforj=1:nr(A(i,j)+1)=r(A(i,j)+1)+1;endend................
2024/2/14 4:37:01
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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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