基于matlab的孔隙率检测,图像处理程序和界面，使用前需要在界面对话框中输入一个局部阈值分割参数

FPGA实现图像采集，自动阈值分割和边缘提取。

实现简单的图像阈值分割，二值化，均值滤波等功能，供需要者参考

基于著名的大津阈值（OtsuThresholding）法实现的自适应阈值分割程序，C#写的，导入VS项目中直接运行可见效果。

用于图像处理的自适应阈值分割算法，在matlab上实现的

基于matlab平台1、能对图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；
2、数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等；
3、数字图像的增强处理功能：（1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）（2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。
（3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等4、图像分割：（1）点、线（hough变换检测直线）、及边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）；
（2）区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等；
5、数字图像的变换：普通傅立叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅立叶变换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换等。

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。

灰度图像的二维otsu自动阈值分割法，是自动阈值分割的一种非常好的方法

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

先大津法计算全局图像的阈值，再用阈值分割找出肺实质区域，再填补肺实质空洞，实现用边界追踪检测肺实质边界的目的

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。