为了校正机载共形光学窗口引入的随观察视角变化的动态像差,提出基于计算成像的共形光学系统像差校正方法。
通过建立非相干成像系统模型,给出波前编码系统消除共形光学窗口动态像差的原理和成像过程,阐明基于计算成像的共形光学系统的设计原则和掩模板的优化流程,利用倾斜边缘法定量分析该系统的传递能力。
实验结果表明,通过计算成像的方法可以校正机载共形光学系统的动态像差,并且无需加入复杂的校正器件,该系统具有结构简单和稳定性强的优点。
通过建立非相干成像系统模型,给出波前编码系统消除共形光学窗口动态像差的原理和成像过程,阐明基于计算成像的共形光学系统的设计原则和掩模板的优化流程,利用倾斜边缘法定量分析该系统的传递能力。
实验结果表明,通过计算成像的方法可以校正机载共形光学系统的动态像差,并且无需加入复杂的校正器件,该系统具有结构简单和稳定性强的优点。
2015/4/17 21:18:04
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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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使用MATLAB软件编写的车牌识别程序，主要包括了车牌图片的预处理（裁剪，灰度变换，中值滤波等），图片的边缘分割和形状学处理，最终得到正确的车牌信息，兵役文字和图片的形式输出结果
2015/7/3 8:12:32
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根据图像分割原理及人眼视觉的基本理论，研究图像分割的常用方法，包括基于边缘检测和基于区域生长的两种分割算法，比较各方法的特点，并选择合适的方法对图像进行分割。
本文采用MATLAB软件对图像分割算法进行研究和实现，计算简单，具有较高的运转效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。
本文采用MATLAB软件对图像分割算法进行研究和实现，计算简单，具有较高的运转效率，分割的结果是使图像更符合人眼的视觉特性，获得比较好的效果。
2017/4/27 6:44:44
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EdgeComputingFromHypetoReality，2019年新书，全面引见了边缘计算的概念和应用。
2015/11/13 18:35:18
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效果图：http://blog.csdn.net/ruixue0117/article/details/22829557。
紧缩包里包括Java代码和使用到的字体文件，如果不安装字体会使用系统默认字体。
功能包括自定义图片尺寸和验证码长度，每个字符随机偏移角度，字符平滑边缘，含干扰线、噪点和背景扭曲。
紧缩包里包括Java代码和使用到的字体文件，如果不安装字体会使用系统默认字体。
功能包括自定义图片尺寸和验证码长度，每个字符随机偏移角度，字符平滑边缘，含干扰线、噪点和背景扭曲。
2016/5/20 1:10:12
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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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