《冈萨雷斯数字信号处理》一书中所用的示例图片集合

将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。
彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。
而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。
灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。
图像的灰度化处理可用两种方法来实现。
第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。

用java编写的图像处理程序，包含详细过程与设计心得

据血管序列切片的二值图像特征,利用MATLAB丰富的矩阵运算和图像处理命令,将血管三维重建过程分成半径搜索、交点定位和轴线拟合三个主要步骤,并编制通用M程序包实现从数据采集到模型渲染的全程自动计算.最后应用给出的方法完成了对100张序列切片图像的计算机三维重建.

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目录信息：第1章正则表达式匹配器。
1.1编程实践1.2实现1.3讨论1.4其他的方法1.5构建1.6小结第2章Subversion中的增量编辑器：像本体一样的接口2.1版本控制与目录树的转换2.2表达目录树的差异2.3增量编辑器接口2.4但这是不是艺术？2.5像体育比赛一样的抽象2.6结论第3章我编写过的最漂亮代码3.1我编写过的最漂亮代码3.2事倍功半3.3观点3.4本章的中心思想是什么？3.5结论3.6致谢第4章查找4.1.耗时4.2.问题：博客数据4.3.问题：时间，人物，以及对象？4.4.大规模尺度的搜索4.5.结论第5章正确、优美、迅速(按重要性排序)：从设计XML验证器中学到的经验5.1XML验证器的作用5.2问题所在5.3版本1：简单的实现5.4版本2：模拟BNF语法——复杂度O(N)5.5版本3：第一个复杂度O(logN)的优化5.6版本4：第二次优化：避免重复验证5.7版本5：第三次优化：复杂度O(1)5.8版本6：第四次优化：缓存(Caching)5.9从故事中学到的第6章集成测试框架：脆弱之美6.1.三个类搞定一个验收测试框架6.2.框架设计的挑战6.3.开放式框架6.4.一个HTML解析器可以简单到什么程度？6.5.结论第7章美丽测试7.1讨厌的二分查找7.2JUnit简介7.3将二分查找进行到底7.4结论第8章图像处理中的即时代码生成第9章自顶向下的运算符优先级9.1.JavaScript9.2.符号表9.3.语素9.4.优先级9.5.表达式9.6.中置运算符9.7.前置操作符9.8.赋值运算符9.9.常数9.10.Scope9.11.语句9.12.函数9.13.数组和对象字面量9.14.要做和要思考的事第10章追求加速的种群计数10.1.基本方法10.2.分治法10.3.其他方法10.4.两个字种群计数的和与差10.5.两个字的种群计数比较10.6.数组中的1位种群计数10.7.应用第11章安全通信：自由的技术11.1项目启动之前11.2剖析安全通信的复杂性11.3可用性是关键要素11.4基础11.5测试集11.6功能原型11.7清理，插入，继续……11.8在喜马拉雅山的开发工作11.9看不到的改动11.10速度确实重要11.11人权中的通信隐私11.12程序员与文明第12章在BioPerl里培育漂亮代码12.1.BioPerl和Bio::Graphics模块12.2.Bio::Graphics的设计流程12.3.扩展Bio::Graphics12.4.结束语和教训第13章基因排序器的设计13.1基因排序器的用户界面13.2通过Web跟用户保持对话13.3.多态的威力13.4滤除无关的基因13.5大规模美丽代码理论13.6结论第14章优雅代码随硬件发展的演化14.1.计算机体系结构对矩阵算法的影响14.2一种基于分解的方法14.3一个简单

介绍了什么是稀疏表示，怎么求稀疏表示，稀疏字典的学习以及稀疏表示可以用来做什么，通俗易懂。

散斑干涉图像，通过matlab软件处理，可以得到清晰的干涉条纹。

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。

常见的matlab对于图像处理的代码最常用的一些图像处理Matlab源代码#1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换#2：二维离散余弦变换的图像压缩#3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度#4：直方图均匀化#5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响#6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波#7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波#8：图像的自适应魏纳滤波#9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化#10：图像的高通滤波和掩模处理#11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理#12：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理

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。