1、展望图像压缩编码的发展；
2、基于小波变换的图像编码的发展情况；
3、基于小波变换的图像编码的研究、改进及仿真实现。
2、基于小波变换的图像编码的发展情况；
3、基于小波变换的图像编码的研究、改进及仿真实现。
2025/4/30 12:17:32
1.77MB
1
invariantmomentsofimagephi=invmoments(F)F为读取的图像矩阵，phi中保存了7个hu不变矩%Copyright2002-2004R.C.Gonzalez,R.E.Woods,&S.L.Eddins%DigitalImageProcessingUsingMATLAB,Prentice-Hall,2004%$Revision:1.5$$Date:2003/11/2114:39:19$
2025/4/30 10:52:22
3KB
1
本次代码共包含5个程序，均由MATLAB实现，其功能为图像锐化。
包含laplacian算子、Prewitt算子、Robert算子、sobel算子实现图像锐化，并有一维和二维laplacian算子对比。
内还有各个算子的运算过程（Word文档）
包含laplacian算子、Prewitt算子、Robert算子、sobel算子实现图像锐化，并有一维和二维laplacian算子对比。
内还有各个算子的运算过程（Word文档）
2025/4/30 4:10:04
795KB
1
以新疆红富士苹果为研究对象,探讨应用高光谱图像技术和最小外接矩形法预测其大小的研究方法。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。
提取苹果高光谱图像中可见红色区域受色度影响较小的713nm以及近红外区域793和852nm的3个波长图像,做双波段比运算处理。
比较所得双波段比图像可知,852/713双波段比图像中背景和前景灰度对比度最大。
对该图像做阈值分割以及形态闭运算去除果梗区域,使用8邻接边界跟踪法得到二值图像的轮廓坐标序列,采用最小外接矩形法求苹果的大小,与实测值建立回归方程。
结果表明,基于高光谱图像技术采用波段比算法,结合最小外接矩形法,能够有效地检测苹果大小,预测值与实际值最大绝对误差为3.06mm,均方根误差为1.21mm。
2025/4/29 18:04:53
359KB
1
平均结构相似性[113]MSSIM(MeanStructuralSIMilarity)表明图像分割结果与参考图像的平均局部结构相似性，其取值也在0到1之间，取值越大表明分割质量越好，当MSSIM=1时，对应图像分割结果与参考图像完全相同。
2025/4/28 10:07:23
6KB
1
主要功能是：打开图像彩色变灰阶邻域平均选择阈值腐蚀图像缩小启动摄像头恢复图像图像反相Gauss滤波自适应阈值法膨胀径向梯度打开AVI文件关闭当前窗口垂直镜像中值滤波全局阈值法开运算Canny算法视频解冻保存当前位图水平镜像Sobel算法外接矩形闭运算种子填充视频冻结最近文件180度旋转Laplace算法最小面积矩形形态学梯度金字塔图像分割多图像平均恢复原始图像30度旋转点集凸包顶帽变换椭圆曲线拟合关闭视频当前画面存盘亮度变换区域凸包波谷检测Snake原理选择分辨率退出图像直方图轮廓跟踪分水岭原理动态边缘检测直方图均衡化距离变换角点检测L_K光流跟踪
2025/4/28 10:16:08
7.98MB
1
对于一副图像，比如1000*800分辨率，我们在处理时，通常思路是从第1个像素开始，一直计算到最后一个像素。
其实，目前不论手机还是个人电脑，处理器都是多核。
那么完全可以将整副图像分成若干块，比如cpu为4核处理器，那么可以分成4块，每块图像大小为1000*200，这样程序可以创建4个线程，每个处理器执行一个线程，每个线程处理一个图像块。
更多内容可参考：http://blog.csdn.net/grafx/article/details/71084473
其实，目前不论手机还是个人电脑，处理器都是多核。
那么完全可以将整副图像分成若干块，比如cpu为4核处理器，那么可以分成4块，每块图像大小为1000*200，这样程序可以创建4个线程，每个处理器执行一个线程，每个线程处理一个图像块。
更多内容可参考：http://blog.csdn.net/grafx/article/details/71084473
2025/4/28 2:11:12
1.99MB
1
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