马尔可夫随机场方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。
本文介绍了基于马尔可夫随机场模型的一般理论与图像的关系，给出它在图像分割中的通用框架：包括空域和小波域图像模型的建立、最优准则的选取、标号数的确定、图像模型参数的估计和图像分割的实现，评述了其在图像分割中的应用，展望其发展的方向。

本文研究了联合SAR影像强度与相干信息的多阈值融合变化检测技术。
针对SAR影像强度和相干信息各自统计分布特点,首先通过选定合适的统计分布模型分别对强度和相干信息进行统计分布拟合,并以Jeffrey距离为差异度量获取强度和相干信息的差异图。
然后利用三种阈值方法分别对两者的差异图进行阈值分割,获得多幅初步的变化结果图。
最后利用马尔科夫随机场进行融合,得到最终的变化检测结果。
实验结果表明该融合策略可以获得比单一阈值法更为稳定的变化检测结果。

各个飞机由于其飞行情况，乘坐旅客类型，重要程度，旅客对航班延误的耐受度的不同，从而对航班延误的敏感性不同。
即有一些航班非常重要，一旦延误一点时间就会造成巨大损失，有一些航班则不那么重要，就算延误一点时间也无伤大雅。
由于现有的飞行空间有限，可以通过调整各个航班飞机的起飞次序可以使得航班延误造成的损失（时间和经济）最少。
很显然这是可以通过数学上的最优化模型来进行优化，而这种优化很大程度上是对航班起飞计划的优化而很少对硬件设施进行优化，所以花费的成本较低，但产生的效果较好（运输延误和起飞延误的权重相差不大）。
所以我们主要考虑对流量控制进行优化。

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

为克服传统对数图像处理模型在边缘检测中存在的边缘定位不准确、检测精度差等缺点，对其进行了改进，并采用实拍复杂背景条件下红外机场跑道进行了边缘检测试验，结果表明，改进后算法的目标边缘检测精度明显提高，定位准确，有利于图像的后续处理。

文件中包含了图像处理中通过Markov随机场实现图像分割的算法思想以及matlab源代码

国际民航组织附件14-机场，中文版的，这个应该不用多说了吧~

在各种机器人中，工业机器人应用较早，发展最为成熟。
同时，技术的不断进步一直在牵引着机器人学科的发展，使机器人的应用领域从工业机器人扩展到特种机器人和服务机器人等。
机器人技术也正越来越深刻地影响着我们的生活。
机器人不但将在工厂、实验室与人一起工作，还将在车站、机场、码头、交通路口为人们指引路径、回答问题、帮助行人。
机器人还将步入千家万户，为老人端茶送水，护理伤病人等等。
未来机器人将会越来越广泛地进入人类社会，人类对机器人的依赖会如同现时对待计算机一样，即使是短时间的离开都可能会造成很大不便。
机器人化是先进制造领域的重要标志和关键技术，针对先进制造业生产效率提高的诸多瓶颈问题，尤其是在汽车产业中，机器人得到了广泛的应用。
如在毛坯制造(冲压、压铸、锻造等)、机械加工、焊接、热处理、表面涂覆、上下料、装配、检测及仓库堆垛等作业中，机器人都已逐步取代了人工作业。
目前汽车制造业是所有行业中人均拥有机器人密度最高的行业，如2004年德国制造业中每1万名工人中拥有机器人的数量为162台，而在汽车制造业中每1万名工人中拥有机器人的数量则为1140台；
意大利的这一数值更能说明问题，2004年意大利制造业中每1万名工人中拥有辅助操作的机器人数量为123台，而在汽车制造业中每1万名工人中机器人的拥有数量则高达1600台。

包括国内上千条铁路的通信频率，各省主要机场航空频率，包括塔台，进近，地面等通信频率，请各位业余无线电爱好者，飞友，铁路爱好者合理使用，遵守业余无线电相关法律法规。

目录引言 1课程设计选题 1课程设计的目的 1系统分析与设计 1需求分析 1功能需求 1性能需求 1系统的开发运行环境 1数据库设计 1数据库概念结构 1数据库逻辑结构 2机票售票系统的功能模块： 2关系模型及优化 3视图的设计 4数据库的实现 5表 5安全性设计 9一致性设计 9详细设计与实现 9登录模块 91.1管理员模块 9用户模块 10收获和体会 11

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。