UCIQE方法一致认为具有更好的清晰度、对比度和亮度，愈加丰富的色彩和自然的表面，并且远景目标得到更好揭示的图像具有更高的质量分数，这一点符合人类的视觉感知。

淡黑色底（纯白，纯黑都伤眼睛）MS的Consale字体，最柔和字体和规范字体颜色不是过于艳丽，确对比度比较强烈，在柔和的环境中创造轻松的变成环境主柔黑色theme.

在图像融合处理的过程中，常常为了比较同融合方法的优劣会选取对比度这个目标来评价融合的好坏，对比度即获取目标与背景的对比度。

研讨了基于相干布居囚禁(CPT)现象的平行线偏振相干激光所激发的87Rb原子，并获得了对比度较高的CPT共振信号。
实验结果表明，平行线偏光激发方案是一种很有前途的能替代传统双色圆偏振光激发原子的实施方案。
该方案结构简单，功耗小，有较好的用于高稳定度小型化CPT原子钟的前景。

第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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基于matlab，读取图像文件并，并计算其图像对比度。
计算公式采用：各中心像素灰度值与四周8近邻像素灰度值之差的平方之和再除以差的个数。
注：直接运行，选取路径即可输出计算结果，十分方便。
适用于大量图片待计算时使用

基于优化对比度加强的图像去雾算法，是该篇文章《Optimizedcontrastenhancementforreal-timeimageandvideodehazing》作者写的代码，为了能够运行起来，我有修改过一点点。
由于原文章提供的代码链接暂时无法访问，现在我将这份代码上传，虽然有点乱，但是可以参考一下。

数字媒体内容综合设计与实验作业北邮大四实验要求显示一个bmp文件的C程序，并实现图像亮度、对比度调整、图像平移、放大、旋转和镜像。
简介运用WPF完成，调用了已有的图像处理库ImageFunction，完成了基本的文件操作（打开、保存文件），图像处理（大小、亮度、对比度、灰度等参数的调整以及翻转、旋转等操作）等功能。

提出Mask相位法校准出厂标定波长在532nm的液晶空间光调制器(LC-SLM)在561nm处的相位调制特性曲线。
首先基于傅里叶光学模仿计算得出棋盘型二维相位光栅相位对比度与零级衍射光斑光强之间的对应关系，然后搭建实验光路测量计算机所发灰度图所对应的零级衍射光斑光强值。
根据前面两组结果最后得到相位延迟量与计算机灰度级之间的关系曲线，从而得到LC-SLM在561nm处的相位调制特性曲线。
用4λ的离焦对光斑进行调制，校准之后光斑光强分布与理论计算值之间的偏差为45.7，比校准之前的偏差110.4减少了64.7；
用10λ的倾斜对光斑进行调制，校准之后零级衍射光斑和二级衍射光斑的强度分别是校准前的32.3%和64.1%。
实验结果表明，使用Mask相位法对LC-SLM的相位调制特性曲线进行校准之后，LC-SLM的调制效果有了明显的改进。

一、课题背景雾，在很大程度上会降低能见度，因此在此情况下拍摄的图像对比度也会遭到严重的影响。
尤其是在智能化的今天，对于交通领域的影响表现的尤为明显。
因此，找到应对这种自然现象造成的图像对比度减弱问题的解决办法对于整个领域的发展是非常有现实意义的。
近年来，随着互联网技术的不断发展，关于图像处理方面的技术也趋于成熟，特别是在户外视觉方面的进步也尤为突出。
其已经不仅仅局限在户外，在其他领域也有所涉及。
MATLAB本身具有非常强大的图像处理功能，通过仔细调研发现其能够将在恶劣天气条件下拍摄的图像进行处理，进一步提高图像对比度以接近于原始图像。
本次研究主要使用三种算法队图像进行去雾处理。
分别是局部

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。