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

基于netcdfAll-4.2.jar读取气象科学数据（.nc格式）文件，解析数据内容后，通过GDAL解析生成tiff文件，tiff文件的灰度值就是对于气象科学数据的监测值，基于tiff数据，结合gis软件，可以生产在b/s浏览的地图图层，可实现基于地图，展现气象科学数据。

SAR图像变化检测方法，包括了对数比和均值比两种较为经典的仿真。
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。
分别才用了均值法和对数比法，然后。
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

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。

basler相机sdk,配合halcon19.11做的相机设置软件,可以设置相机的用户ID,改变亮度,增益,读取鼠标点击位置的灰度值,工程自用的代码,波动可靠,直接可以使用

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。