基于小波变换（DWT）提出了一种将数字图像隐藏在音频信号中的音频信号的水印设计，以音频信号为载体，将秘密信号嵌入载体音频信号当中，实现音频信号的水印。
采用变换域小波变换（DWT）的技术，将音频信号进行小波变换，提取出低频分量，然后将水印嵌入到音频信号的低频当中。
通过基于小波变换的分层水印提取过程对数字图像嵌入到原始音频载体信号中，实现了数字图像水印的多重嵌入和提取，利用MATLAB软件实现一个完整的水印算法，进行功能仿真结果的对比，该算法实现的多重水印具有较好的稳健性和不可察觉性。
采用变换域小波变换（DWT）的技术，将音频信号进行小波变换，提取出低频分量，然后将水印嵌入到音频信号的低频当中。
通过基于小波变换的分层水印提取过程对数字图像嵌入到原始音频载体信号中，实现了数字图像水印的多重嵌入和提取，利用MATLAB软件实现一个完整的水印算法，进行功能仿真结果的对比，该算法实现的多重水印具有较好的稳健性和不可察觉性。
2022/9/5 1:47:48
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《数字图像中边缘检测算法研究》内容次要包括：绪论、图像预处理技术、整像素边缘检测算法、基于拟合的亚像素边缘检测算法、基于矩的亚像素边缘检测算法、基于插值的亚像素边缘检测算法、光条中心线检测方法、边缘检测技术的应用。
2022/9/5 1:17:33
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文件夹内包含两本书：《基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计》和《基于FPGA的数字图像处理原理及使用》。
其中，原理及使用这本书偏重工程使用，详细易懂，有verilog源码好上手。
之前找这两个资源，每个资源都用了我十来个积分，心痛。
现在把PDF和源码找好了
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2022/9/4 16:42:37
180.7MB
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刚萨雷斯的数字图像处理（MATLAB版）第三版，是真正的中文高清版！！解压后大小超过50+MB！《数字图像处理(第三版)》的读者对象次要是从事信号与信息处理、通信工程、电子科学与技术、信息工程、自动化、计算机科学与技术、地球物理、生物工程、生物医学工程、物理、化学、医学、遥感等领域的大学教师和科技工作者、研究生、大学本科高年级学生及工程技术人员。
2022/9/4 11:34:28
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植物分类是植物科学研究领域和农林业生产运营中重要的基础性工作，植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究，其主要的分类依据是植物的外观特征，包括叶、花、枝干、树皮、果实等。
因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。
本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。
在己有研究的基础上，针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征，并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。
论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征，对提高系统的识别准确率具有重要意义，此外，所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性，克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。
本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统，并用五十种花卉对系统进行了测试，达到了95.72%的识别准确率。
实验结果表明，本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。
因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。
本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。
在己有研究的基础上，针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征，并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。
论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征，对提高系统的识别准确率具有重要意义，此外，所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性，克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。
本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统，并用五十种花卉对系统进行了测试，达到了95.72%的识别准确率。
实验结果表明，本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。
2022/9/4 7:01:48
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《数字图像处理（matlab版）》----冈萨雷斯，一本经典的数字图像处理方面的书，书本独立开发的m文件是Matlab本身不带有的。
2022/9/4 7:01:48
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用于数字图像处理测试BMP/JPG图片，图片的宽、高为2的整数幂大小。
里边包含基础的Lena、照相师等。
也有用于直方图均衡化的fog照片。
有灰度图片也有彩色图片。
里边包含基础的Lena、照相师等。
也有用于直方图均衡化的fog照片。
有灰度图片也有彩色图片。
2022/9/4 0:28:02
6.54MB
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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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