用matlab编程，直接利用C(p)作为边界点权值，对给出的2幅图像进行修复；
其中，目标区域是红色标注区域。
实验的主要任务是将红色区域去掉，并将图像恢复。

《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
压缩包中的文件名表明资源分为了三个部分：`数字图像处理——应用篇.part1.rar`、`数字图像处理——应用篇.part2.rar`和`数字图像处理——应用篇.part3.rar`。
通常，这种分卷压缩格式是为了便于大文件的传输和存储，用户需要下载所有部分并使用合适的解压工具（如WinRAR或7-Zip）合并解压，才能获得完整的PDF文件。
《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

这里搜集了图像工程上册中册下册，很全面，是pdf书格式的，清华大学章毓晋著，第二版。
由于文件太大分两部分上传。
这是第一部分part1，包括上册和下册，中册在第二部分part2。
图像处理人员必备参考书目。

OpenCV棋盘标定板制作工具小软件（软件和源码）输入对应要制作的参数即可一键生成想要的标定板图像。

图像平滑或去噪就是为了抑制噪声，以达到改善图像质量的目的，既可以在空间域又可以频率域中实现，在数字图像处理中起着重要的作用。
本文将主要介绍空间域的几种平滑法的算法：邻点平均法、K个邻点平均法、最大均匀性平滑，其中操作平台是matlab7.1

图像对抗生成网络素描上色gen.h5

本程序集成了非常全的数字图像处理功能，功能模块包含图像增强，图像拉伸，几何变换，形态学运算，边缘检测，图像复原，小波变换，图像编码，图像匹配，以及特效显示等等。
程序使用VC++编写，包含了源代码。

基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计本文主要介绍基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计，旨在解决信号分析过程中的噪声问题。
信号在采集和传输过程中难免会有噪声夹杂其中，影响目标信号检测与识别性能。
因此，在信号分析过程中，首先要做的就是对信号进行去噪处理。
本文通过利用MATLAB软件对含噪信号进行分析和滤波，重构出消噪后的信号，从而实现信号消噪。
一、MATLAB语言介绍MATLAB是一种高性能的计算机语言，广泛应用于信号处理、图像处理、控制系统等领域。
MATLAB的特点是强大的数学计算能力和灵活的编程环境，使其成为信号处理和分析的首选工具。
MATLAB语言可以轻松地实现信号的生成、分析和处理。
1.1MATLAB简介MATLAB是一种高级语言，具有强大的数学计算能力和灵活的编程环境。
MATLAB可以轻松地实现信号的生成、分析和处理。
1.2MATLAB的具体应用与工具箱MATLAB广泛应用于信号处理、图像处理、控制系统等领域。
MATLAB提供了多种工具箱，如signalprocessingtoolbox、imageprocessingtoolbox等，以满足不同领域的需求。
二、程序流程设计及其原理2.1程序设计流程程序设计流程是指根据信号处理的需求，设计和实现信号处理程序的过程。
程序设计流程包括信号生成、信号分析、信号滤波和信号重构等步骤。
2.2实验原理实验原理是指信号处理的基本理论和方法，包括信号采样、信号量化、信号滤波和信号重构等。
掌握实验原理是进行信号处理和分析的基础。
三、基于MATLAB的信号消噪处理基于MATLAB的信号消噪处理是指使用MATLAB软件对含噪信号进行分析和滤波，重构出消噪后的信号。
信号消噪处理是信号处理的重要步骤，可以提高信号的质量和可靠性。
四、结论基于MATLAB的信号消噪处理和程序设计是信号处理和分析的重要技术。
通过使用MATLAB软件，可以轻松地实现信号的生成、分析和处理，并提高信号的质量和可靠性。

matlab实现的基于sift算法的图像拼接，亲测可用，好用的

UI设计包括界面设计、菜单栏布局、进度条、结果展示和图片展示区域划分几个主要任务。
图像预处理包括图像的灰度化、二值化、反色处理、图形锐化、数字分割、归一化等主要任务。
特征提取为使用不同的特征提取方法，对于预处理过的图像，进行数字特征提取。
图像识别是对于数字图像，将特征提取出的数字矩阵数组，采用不同的识别方法，一个个地识别出他们对应的数字，最终显示在界面。

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。