在许多应用中都需要增强彩色图像的细节。
锐化蒙版（UM）是用于细节增强的最经典工具。
已经提出了许多通用的UM方法，例如，有理UM技术，三次模糊技术，自适应UM技术等。
对于彩色图像，这些算法分三个步骤：a）实施color2grey步骤；
b）基于亮度分量（LC）设计高频信息（HFI）提取方法；
c）利用HFI完成增强过程。
但是，仅使用LC的HFI可能会丢失色度分量（CC）的HFI。
提出了一种基于四元数的细节增强算法，既利用亮度又利用CC来提取彩色图像的细节。
设计该算法以解决三个任务：1）设计基于3Dvector旋转的四元数描述的彩色高频信息（CHFI）提取方法；
2）执行CHFI和灰色高频信息（GHFI）的有效融合策略；
3）设计了基于四元数的局部动态范围的测量方法，基于该方法可以确定所提出算法的增强系数。
该算法的功能优于其他许多类似的增强算法。
可以调整八个参数以控制清晰度，以产生所需的结果，从而使该算法具有实用价值。

武大遥感所的研讨成果之一，对遥感图像清晰度进行评价的方法

针对现有计算机视觉对交通路标识别的复杂性和不稳定性的问题，通过运用图像轮廓识别技术，提出了由全局特征到局部特征再到结构特征的多层次轮廓识别，在交通路标的识别过程中，分别构造了图像密度、外形度量、光滑程度和轮廓熵值4个层次的图像轮廓，同时结合Sobel算子和信息熵对交通路标图像进行了提取与分块处理。
通过实验仿真结果表明：在图像的提取过程中，交通路标图像随着其DMOS值的增大，图像的质量越差，清晰度越低，其NRSS值越小；
在图像的识别过程中，低通滤波器的大小设置为7×7，原图NRSS为0.7654，外形度量为1.3和2.4时，NRSS分别为0.3712和0.2667。
这种层次化的轮廓分析在路标的识别上具有较好的稳健性。

简约无广，打开软件后可以直接使用。
共有三种功能：压缩图片、缩放图片、裁剪图片。
（我觉得就压缩图片有点用…）支持批量压缩图片，不管你是选择质量压缩，还是大小压缩，都一定要把“保持分辨率”的功能开启，这样处理出来的照片没有那么模糊，清晰度还是可以的。
我在手机中找了一张图进行压缩，3.7MBM—649kb。
压缩后的图片清晰度还是非常不错的。
虽说开启“保持分辨率”的功能可以实现无损压缩，但是有的图片压缩后，放大看肉眼还是可以看见区别的，不过图片的整体清晰度还是不错的。

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。