数字图像处理是研究如何通过计算机技术处理和分析图像的学科，主要应用于图像增强、恢复、分割、特征提取和识别等任务。
数字图像处理的第三版由RafaelC.Gonzalez和RichardE.Woods编写，二人来自田纳西大学和MedDataInteractive公司。
这本书对数字图像处理领域进行了全面的介绍，涵盖了数字图像处理的历史背景、基本概念、技术和算法。
冈萨雷斯的这本书被认为是该领域的重要参考资料。
数字图像处理可以应用于医疗成像、遥感、安全监控、图像压缩、机器视觉等多个领域。
例如，在医疗成像中，数字图像处理可以帮助医生更清晰地观察患者身体组织的结构，从而提高诊断的准确性；
在遥感领域，通过处理和分析遥感图像可以获取地球表面的信息，用于天气预报、地理信息系统的建立等。
数字图像处理涉及的算法和工具主要包括图像的采集、处理、分析和理解等步骤。
图像采集是使用摄像头、扫描仪等设备将图像转换为计算机可以处理的数据形式；
图像处理通常包括图像的预处理（如去噪、对比度增强）、图像变换（如傅里叶变换、小波变换）和图像恢复等；
图像分析主要涉及到图像分割、特征提取、模式识别等内容；
图像理解则试图使计算机能够解释图像内容，达到类似于人类理解图像的水平。
数字图像处理的起源可以追溯到20世纪50年代末60年代初，当时人们开始使用计算机技术对图像进行处理。
早期的数字图像处理主要用于空间探索、卫星图像处理等领域，随着计算机技术的发展和图像处理理论的完善，数字图像处理逐渐扩展到生物医学、工业、安全等其他领域。
数字图像处理的一个重要分支是数字视频处理，其关注如何处理连续的图像序列，以实现视频压缩、视频增强、运动分析等功能。
视频处理技术在高清电视、网络视频、电影后期制作等行业有着广泛的应用。
数字图像处理是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像处理技术成为当前的研究热点。
深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别、分类、目标检测和图像分割等方面显示出了巨大的潜力。
总结来说，数字图像处理是通过计算机技术来处理图像数据，使之更适合人眼或机器分析的一门技术。
随着技术的进步和应用的拓展，它在多个行业中发挥着越来越重要的作用。
冈萨雷斯的《数字图像处理》作为该领域的经典教材，为学习和研究这一领域的专业人士提供了宝贵的资源和参考。

STM32F1控制六自由度机器人程序源码，实现目标抓取动作

在圆迹SAR成像模型中，一般采用后向投影算法（BackProjectionAlgorithm，BPA）实现。
本文采用C++语言建立了圆迹SAR的回波模型，然后采用BP算法仿真出了点目标。
（运行该程序需要配置opencv，对opencv的配置可参考http://blog.csdn.net/destiny0321/article/details/54138434中的部分内容）

基于matlab的路面裂缝检测识别系统设计，路面裂缝检测从视觉上来看是典型的线状目标检测，因此路面裂缝图像的增强与定位属于线状目标检测的研究领域，代码亲测可用，有很高的参考价值

MATLAB源码集锦-多目标快速非支配排序遗传算法优化代码

caffessd深度学习目标检测python代码,包括单线程和多线程，使用摄像头作为输入视频源。

内容提要本书主要介绍了图象处理和分析的基本原理、典型方法和实用技术。
考虑到图象技术的飞速发展和广泛应用，本书在讲解基本理论的同时还介绍了许多近年来国际上有关的最新研究成果和应用实例。
本书主要包括三大部分。
第一部分（包含第1，2，3章）是图象基础，论述了图象工程的定义，图象技术整体概况和分类以及有关视觉和图象模型，数字图象采集、表达和象素关系，图象的各种基本变换技术等。
第二部分（包含第4，5，6章）论述了图象处理的各重要分支，如图象增强，图象恢复，由投影重建图象和图象压缩编码等基础理论、技术和方法。
第三部分（包含第7，8章和附录A）介绍了图象分析的基本原理和技术，如图象分割、目标表达和描述、特征测量、形态学方法等。
书中还提供了大量例题与习题。
本书可作为信息和信号处理、通信与电子系统、模式识别、生物医学工程等学科大

中国移动LBS手机定位JAVA源码,CELL-ID技术是目前最简单的定位技术，它的原理是通过获取目标手机所在的蜂窝小区ID来确定其所在的位置，提供给定位用户。
它不需要移动台提供任何定位测量信息，也无须对现网进行改动，只需要在网络侧增加简单的定位流程处理即可，因而最容易实现，目前这种定位技术已经在各移动网络中广泛使用。
它的定位原理很简单

基于Swerling目标模型的雷达信号检测主程序

下面是一种直方图双峰法改进方法1求出图像中的最小和最大灰度值和的阈值初值2根据阈值Tk将图像分割成目标和背景两部分求出两部分的平均灰度值和其中是图像上点的灰度值是点的权重系数取点灰度的概率3求出新的阈值4若结束否则+1转第2步5第4步结束后Tk即为最佳阈值。

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。