SAR图像变化检测代码，基于差异图和比值图融合的代码。
本方法从图像像素的角度出发，对图像像素的灰度值进行操作。
分别才用了差值法和比值法，然后在各自的基础上对代码进行融合，这样就避免了差值法和比值法各种带来的缺点。
本代码适合老手使用，能让初学者从图像像素灰度值的角度去理解SAR图像形变监测的理论。
本方法从图像像素的角度出发，对图像像素的灰度值进行操作。
分别才用了差值法和比值法，然后在各自的基础上对代码进行融合，这样就避免了差值法和比值法各种带来的缺点。
本代码适合老手使用，能让初学者从图像像素灰度值的角度去理解SAR图像形变监测的理论。
2020/9/24 17:11:28
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利用MATLAB实现医学图像处理与分析边缘是图像最基本的特征。
所谓边缘是指图像周围像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素的集合,它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间。
边缘具有方向和幅度两个特征,沿边缘走向,像素值变化比较平缓;垂直于边缘走向,像素值变化比较剧烈,可能呈现阶跃状,也可能呈现斜坡状因而,边缘可以分为两种:一种为阶跃性边缘,它两边的像素灰度值有着明显的不同;另一种为屋顶状边缘,它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。
对于阶跃性边缘,二阶方向导数在边缘处呈零交叉;而对于屋顶状边缘,二阶方向导数在边缘处取极值。
所谓边缘是指图像周围像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素的集合,它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间。
边缘具有方向和幅度两个特征,沿边缘走向,像素值变化比较平缓;垂直于边缘走向,像素值变化比较剧烈,可能呈现阶跃状,也可能呈现斜坡状因而,边缘可以分为两种:一种为阶跃性边缘,它两边的像素灰度值有着明显的不同;另一种为屋顶状边缘,它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。
对于阶跃性边缘,二阶方向导数在边缘处呈零交叉;而对于屋顶状边缘,二阶方向导数在边缘处取极值。
2017/8/6 17:54:47
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实验一：用MATLAB工具箱演示灰度调整，对比度加强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化，用MATLAB编写有关程序。
掌握知识点：灰度调整，对比度加强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化的原理与方法运用知识点：学会编写MATLAB函数来实现上述方法实验二：编写MATLAB函数实现最近临元法，双线性插值法掌握知识点：最近临元法，双线性插值法的原理和方法，运用知识点若给出f(1,1)=1,f(1,2)=5,f(2,1)=3,f(2,2)=4,用上述编写的函数确定f(1.2,1.6)的灰度值实验三：huffman编码掌握知识点：huffman编码的原理及方法运用知识点编写huffman编码的函数，将下列信源进行编码结点分别为u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8出现的概率分别为p1=0.10p2=0.09P3=0.11p4=0.13p5=0.07p6=0.12p7=0.08p8=0.20
掌握知识点：灰度调整，对比度加强，直方图均衡，局部平滑，中值滤波，频率域平滑与锐化的原理与方法运用知识点：学会编写MATLAB函数来实现上述方法实验二：编写MATLAB函数实现最近临元法，双线性插值法掌握知识点：最近临元法，双线性插值法的原理和方法，运用知识点若给出f(1,1)=1,f(1,2)=5,f(2,1)=3,f(2,2)=4,用上述编写的函数确定f(1.2,1.6)的灰度值实验三：huffman编码掌握知识点：huffman编码的原理及方法运用知识点编写huffman编码的函数，将下列信源进行编码结点分别为u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8出现的概率分别为p1=0.10p2=0.09P3=0.11p4=0.13p5=0.07p6=0.12p7=0.08p8=0.20
2015/8/4 19:01:08
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应用C/C++言语编写灰度图像霍夫曼编码的程序三、 设计方法与步骤：1、 统计一幅BMP格式的灰度图像的概率，并显示相应的灰度值和概率；
2、 对这幅图像做霍夫曼编码；
并列出编码结果。
3、 计算平均码长和熵值，算出编码效率。
4、 所有的结果都要求显示出来。
2、 对这幅图像做霍夫曼编码；
并列出编码结果。
3、 计算平均码长和熵值，算出编码效率。
4、 所有的结果都要求显示出来。
2017/10/22 8:58:19
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该算法用于处理8位灰度值图像，运用N=3的值滤波的算法程序，可以很方便的转换成N=5、7、9的中值滤波算法。
经该算法处理带有椒盐噪声的图像后，可以看出与原噪声图像的不同，但是效果不是那么的明显。
经该算法处理带有椒盐噪声的图像后，可以看出与原噪声图像的不同，但是效果不是那么的明显。
2022/10/22 18:48:38
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基于matlab，读取图像文件并，并计算其图像对比度。
计算公式采用：各中心像素灰度值与四周8近邻像素灰度值之差的平方之和再除以差的个数。
注：直接运行，选取路径即可输出计算结果，十分方便。
适用于大量图片待计算时使用
计算公式采用：各中心像素灰度值与四周8近邻像素灰度值之差的平方之和再除以差的个数。
注：直接运行，选取路径即可输出计算结果，十分方便。
适用于大量图片待计算时使用
2016/5/2 2:48:32
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二维行程编码对图像紧缩和解压。
利用线性四叉树的结构编写morton码和像素灰度值，然后存成一个线性表，就可以进行无损紧缩。
利用线性四叉树的结构编写morton码和像素灰度值，然后存成一个线性表，就可以进行无损紧缩。
2015/1/13 21:22:28
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基于Logistic零碎的图像模块混沌加密解密算法将图像分块，再分别对灰度值和像素位置进行置乱
2021/5/15 16:15:29
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将两幅或多幅图像成功导入系统中。
实现对图像的匹配和去噪工作，使得图像几何对齐以此消除图像间的形状差异并避免将源图像中的噪声当做重要信息保留至融合结果中。
编写完成加权品均算法和主成分分析算法。
程序对源图像像素级灰度值进行处理，依据算法得出相应的融合图像。
通过观察融合结果，体会其算法的不足之处。
编写完成小波融合算法。
程序能够选定合适的小波基，对源图像成功进行小波分解，分别得到低频近似图像和各个尺度、各个方向上的高频细节图像。
低频图像的加权平均融合和高频融合算法运行无误
实现对图像的匹配和去噪工作，使得图像几何对齐以此消除图像间的形状差异并避免将源图像中的噪声当做重要信息保留至融合结果中。
编写完成加权品均算法和主成分分析算法。
程序对源图像像素级灰度值进行处理，依据算法得出相应的融合图像。
通过观察融合结果，体会其算法的不足之处。
编写完成小波融合算法。
程序能够选定合适的小波基，对源图像成功进行小波分解，分别得到低频近似图像和各个尺度、各个方向上的高频细节图像。
低频图像的加权平均融合和高频融合算法运行无误
2015/4/3 20:22:47
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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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