本书深入浅出，系统全面地介绍了MATLAB在数字图像处理中的应用。
结合数字图像处理的一些最新技术和发展趋势，以及大量的MATLAB示例，循序渐进地讲解了MATLAB在数字图像处理中的典型应用，使读者能够尽快理解和掌握使用MATLAB的数字图像处理工具对图像进行处理的方法。
本书以概要方式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。
全书共10章。
第1章总的来介绍数字图像的相关论述，第2章介绍数字图像处理的数学基础及相关运算，第3章介绍图像编码，第4章介绍图像复原，第5章介绍几何变换，第6章介绍图像频域变换，第7章介绍小波变换，第8章介绍图像增强，第9章介绍图像分割与边缘检测，第10章介绍图像特征描述。
本书可以作为计算机、通信和电子等相关专业高年级本科生、研究生、工程硕士、教师及工程技术人员学习数字图像处理和基本图形学技术的参考书或实验教学指导书，也可作为本科生和研究生的研究型课程教材。
结合数字图像处理的一些最新技术和发展趋势，以及大量的MATLAB示例，循序渐进地讲解了MATLAB在数字图像处理中的典型应用，使读者能够尽快理解和掌握使用MATLAB的数字图像处理工具对图像进行处理的方法。
本书以概要方式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。
全书共10章。
第1章总的来介绍数字图像的相关论述，第2章介绍数字图像处理的数学基础及相关运算，第3章介绍图像编码，第4章介绍图像复原，第5章介绍几何变换，第6章介绍图像频域变换，第7章介绍小波变换，第8章介绍图像增强，第9章介绍图像分割与边缘检测，第10章介绍图像特征描述。
本书可以作为计算机、通信和电子等相关专业高年级本科生、研究生、工程硕士、教师及工程技术人员学习数字图像处理和基本图形学技术的参考书或实验教学指导书，也可作为本科生和研究生的研究型课程教材。
2022/9/6 0:49:51
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本书深入浅出，系统全面地介绍了MATLAB在数字图像处理中的应用。
结合数字图像处理的一些最新技术和发展趋势，以及大量的MATLAB示例，循序渐进地讲解了MATLAB在数字图像处理中的典型应用，使读者能够尽快理解和掌握使用MATLAB的数字图像处理工具对图像进行处理的方法。
本书以概要方式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。
全书共10章。
第1章总的来介绍数字图像的相关论述，第2章介绍数字图像处理的数学基础及相关运算，第3章介绍图像编码，第4章介绍图像复原，第5章介绍几何变换，第6章介绍图像频域变换，第7章介绍小波变换，第8章介绍图像增强，第9章介绍图像分割与边缘检测，第10章介绍图像特征描述。
本书可以作为计算机、通信和电子等相关专业高年级本科生、研究生、工程硕士、教师及工程技术人员学习数字图像处理和基本图形学技术的参考书或实验教学指导书，也可作为本科生和研究生的研究型课程教材。
结合数字图像处理的一些最新技术和发展趋势，以及大量的MATLAB示例，循序渐进地讲解了MATLAB在数字图像处理中的典型应用，使读者能够尽快理解和掌握使用MATLAB的数字图像处理工具对图像进行处理的方法。
本书以概要方式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。
全书共10章。
第1章总的来介绍数字图像的相关论述，第2章介绍数字图像处理的数学基础及相关运算，第3章介绍图像编码，第4章介绍图像复原，第5章介绍几何变换，第6章介绍图像频域变换，第7章介绍小波变换，第8章介绍图像增强，第9章介绍图像分割与边缘检测，第10章介绍图像特征描述。
本书可以作为计算机、通信和电子等相关专业高年级本科生、研究生、工程硕士、教师及工程技术人员学习数字图像处理和基本图形学技术的参考书或实验教学指导书，也可作为本科生和研究生的研究型课程教材。
2022/9/6 0:49:51
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经过对彩色图像中颜色信息进行选取，作为分类标识。
基于LAB颜色空间，计算各像素点颜色到标识的距离，实现图像分割及区域检测
基于LAB颜色空间，计算各像素点颜色到标识的距离，实现图像分割及区域检测
2022/9/4 7:32:06
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纹理图像分割算法，即把一张纹理图像分割成许多样本，然后利用imagequilting算法，重重生成另一张纹理图像，这样可以求出样本的平均值进行排序，直接运行程序imagequilt.m即可看到效果
2017/3/25 13:35:58
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图像的降噪处理图像的中值滤波技术图像的小波分析理论基础边缘检测图像分割基于MATLAB的系统平台总体设计图形用户界面(GUI)系统图形界面介绍GUI界面规划设计GUI各功能模块的设计
2017/9/8 18:57:51
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利用聚类技术实现纹理图像分割a）针对合成纹理图像（共有4个合成纹理图像，见文件夹：data\Texture_mosaic）中每一个像素提取纹理特征向量（提取纹理特征的方法可以为课堂讲的，也可以自己查找资料）；
b）利用聚类技术（推荐用k-均值聚类，可以从网上查找原码）对特征向量空间中的点进行聚类，类别数可根据图像中的实际纹理类数确定。
最后把类属标签映射成图像方式显示（如下图，其中b、d、f、h为相应的基准分割图像）。
b）利用聚类技术（推荐用k-均值聚类，可以从网上查找原码）对特征向量空间中的点进行聚类，类别数可根据图像中的实际纹理类数确定。
最后把类属标签映射成图像方式显示（如下图，其中b、d、f、h为相应的基准分割图像）。
2020/5/14 20:01:48
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一种快速的抗噪声模糊C均值图像分割算法图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出。
该算法结合像素灰度值类似度和隶属度构造了一个新的空间函数。
该空间函数用于更新成员关系，而成员关系又用于迭代地获取聚类中心。
所提出的算法可以在较少的迭代次数下获得理想的分割结果，有效地降低了噪声的影响。
该算法结合像素灰度值类似度和隶属度构造了一个新的空间函数。
该空间函数用于更新成员关系，而成员关系又用于迭代地获取聚类中心。
所提出的算法可以在较少的迭代次数下获得理想的分割结果，有效地降低了噪声的影响。
2015/5/7 2:19:30
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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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