软件压缩/解压缩软件Szip（Huffman算法及应用）灰度图像压缩/解压缩类的实现（动态规划算法的应用）源码及报告C++VS2005MFC实现

常见的matlab对于图像处理的代码最常用的一些图像处理Matlab源代码#1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换#2：二维离散余弦变换的图像压缩#3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度#4：直方图均匀化#5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响#6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波#7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波#8：图像的自适应魏纳滤波#9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化#10：图像的高通滤波和掩模处理#11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理#12：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理

jbig2二值图像压缩算法实现，C++实现，jbig2是二值图像压缩效果效率平衡最佳的国际标准

holidays数据集的两个图像压缩包以及计算map的python均来自原：http://lear.inrialpes.fr/~jegou/data.php由于原网址下载两个图像压缩包毫无速度，特此分享该数据集的百度云链接，若百度云链接失效，请在评论中留下邮箱本来不想要积分的，但是CSDN已经无法设置这个了，无语

在数字图像处理中，Lena（Lenna）是一张被广泛使用的标准图片，特别在图像压缩的算法研究中。
(为什么用这幅图，是因为这图的各个频段的能量都很丰富：即有低频（光滑的皮肤），也有高频（帽子上的羽毛），很适合来验证各种算法）然而，这张图片背后的故事是颇有意思的，很多人都抱有学究都是呆子的看法，然而Lena对此就是一个有力的驳斥。
lena（lenna）是一张于1972年11月出版的Playboy的中间插页，在这期杂志中使用了“Lenna”的拼写，而实际莉娜在瑞典语中的拼写是“lena”。

用MATLAB实现的分型图像压缩算法，已调试，可用。

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

ac_decode.m 对AC系数进行Huffman解码ac_encode.m 对AC系数进行Huffman编码bin2int.m 将二进制数转化成整数dc_decode.m 对DC系数进行Huffman解码dc_encode.m 对DC系数进行Huffman编码dec2bit.m 将十进制数转换为制定位数的二进制码流dez.m ZigZag扫描divq.m对输入矩阵进行量化dpcm.m 差分预测编码int2bin.m 将输入整数转换为二进制数idivq.m 反量化jpeg_decode.m 解码的可执行程序jpeg_encode.m 编码的可执行程序其中jpeg_encode.m和jpeg_decode.m分别是编码和解码的可执行程序。
直接运行这两个程序就可以得到压缩比和峰值信噪比。
可修改两个程序中的路径改变被压缩的照片。

《精通图像处理经典算法（MATLAB版）》以MATLAB图像处理技术为主线，结合图像处理的典型算法和应用案例，按照从基础理论、算法分析到实际应用的过程进行讲解。
不仅涉及数字图像的文件读／写、显示、类型转换、频域变换、几何变换、图像增强、图像去噪、图像分割、边缘检测、特征提取、图像配准、图像拼接、图像压缩、图形用户界面设计等技术，而且详细讲述可视密码共享、数字图像置乱、图像数字水印、红外图像识别、杂草图像识别、指纹考勤、PCB缺陷检测、人脸检测及微小目标检测等典型应用案例，同时还介绍了利用MATLAB和C/C++混合编程实现图像处理的过程。
《精通图像处理经典算法（MATLAB版）》既可作为学校或培训机构的Matlab图像处理教程，也可作为工程技术人员、学生课程设计、毕业设计及教师的参考用书。

基于DCT变换和DFT变换的数字图像压缩Matlab仿真分为DCT和DFT两个文件夹matlab仿真

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。