基于MATLAB的图像处理程序部分程序%图像灰度级修正A=imread('J:\图片\e1.bmp');%灰度线性变换c=imnoise(a,'salt&pepper‘）figure；
imshow(c);B=imadjust(A,[],[],0.3);%灰度范围从[0128]映射到[0255]，亮度增大，细节更明显figure;subplot(2,2,1);imshow(A);title('输出图像');subplot(2,2,2);imhist(A);%直方图显示title('输出图像直方图');subplot(2,2,3);imshow(B);title('输出图像');
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2017/8/5 16:52:45
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一、参考设计思路【图片可自定义，含GUI可视化界面】1.读入图片，根据路标的颜色进行大致的分割这是数据库中的二值图像，路标很多，所以选择几种典型的，我选择了的是：三角形（黄色）和圆形（红色）的，对应着禁止路标，警示路标，以及提示路标2.然后是直方图灰度增强，这一步很重要，没这一步效果很不明显。
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息
3.图像二值化，去除小干扰4.内部填充，构成一个白色的圆5.边界提取，一个圆形的白线所以的步骤都有对应的图像6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。
7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了）7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法9.利用LBP法，建立数据库10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息
2017/5/8 18:03:53
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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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该代码为MATLAB代码类型，matlab（程序）分析了二维码编码技术，基于图像处理的解码技术，及其编码完成过程。
针对解码识别过程，详细分析了基于图像处理的预处理方法，包括二维码灰度化处理、图像平滑和二值化过程，同时针对二维码实际情况，
针对解码识别过程，详细分析了基于图像处理的预处理方法，包括二维码灰度化处理、图像平滑和二值化过程，同时针对二维码实际情况，
2019/5/13 23:28:41
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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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http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d010135il.html为了节省广大IDL程序员在编写系统界面时所消耗的时间和精力，Esri中国信息技术有限公司遥感事业部特别推出一个IDLViewer应用模版，包含了遥感图像处理系统通用的一些功能，比如打开图像、灰度与RGB显示图像、鼠标取值、拉框放大、鹰眼图、放大、缩小、平移等功能。
2019/5/2 6:15:13
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其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，T是对图像f进行处理的操作符，定义在点(x,y)的指定领域内。
定义点(x,y)的空间邻近区域的次要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域，此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。
T应用于每个位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。
在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。
定义点(x,y)的空间邻近区域的次要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域，此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。
T应用于每个位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。
在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。
2015/6/27 12:41:35
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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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