本书的第1章和第2章介绍了数字图像处理的基本概念和技术，后续几章介绍了数字图像处理和计算机视觉领域的几个应用实例，包括指纹识别系统、数字水印技术、条形码技术、印鉴鉴定系统、光学字符识别技术以及基于视觉的手势识别系统。
本书的最大特色在于，对识别技术中的大多数问题，不仅给出了关于算法的详细介绍，还给出了基于C/VisualC++6.0的实现代码，具有一定的扩展性。
有的实例还给出了不同方法的实现过程，以供读者选择。
本书可作为读者学习数字图像处理的教程，也可作为毕业设计或工程开发的参考书本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型方法和实用技术。
全书共分12章，第1章～第6章是图像处理与识别的基础内容，包括图像科学综述、MATLAB语言图像编程、图像增强、图像分割、图像特征提取和图像识别；
第7章～第10章是图像处理与识别的工程实例，涵盖了医学图像处理、文字识别和自导引小车路径识别等应用实例，并结合理论算法，提供了大量MATLAB代码程序，以协助读者掌握如何使用MATLAB语言快速进行算法的仿真、调试和估计等方法。
第11章～第12章，是两个综合性较强的实例，分别是VisualC++实现的基于神经网络的文字识别系统和车牌定位系统。

本书深入浅出，系统全面地介绍了MATLAB在数字图像处理中的应用。
结合数字图像处理的一些最新技术和发展趋势，以及大量的MATLAB示例，循序渐进地讲解了MATLAB在数字图像处理中的典型应用，使读者能够尽快理解和掌握使用MATLAB的数字图像处理工具对图像进行处理的方法。
本书以概要方式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。
全书共10章。
第1章总的来介绍数字图像的相关论述，第2章介绍数字图像处理的数学基础及相关运算，第3章介绍图像编码，第4章介绍图像复原，第5章介绍几何变换，第6章介绍图像频域变换，第7章介绍小波变换，第8章介绍图像增强，第9章介绍图像分割与边缘检测，第10章介绍图像特征描述。
本书可以作为计算机、通信和电子等相关专业高年级本科生、研究生、工程硕士、教师及工程技术人员学习数字图像处理和基本图形学技术的参考书或实验教学指导书，也可作为本科生和研究生的研究型课程教材。

本书深入浅出，系统全面地介绍了MATLAB在数字图像处理中的应用。
结合数字图像处理的一些最新技术和发展趋势，以及大量的MATLAB示例，循序渐进地讲解了MATLAB在数字图像处理中的典型应用，使读者能够尽快理解和掌握使用MATLAB的数字图像处理工具对图像进行处理的方法。
本书以概要方式讲述基本理论，并紧密结合实践应用研究。
全书共10章。
第1章总的来介绍数字图像的相关论述，第2章介绍数字图像处理的数学基础及相关运算，第3章介绍图像编码，第4章介绍图像复原，第5章介绍几何变换，第6章介绍图像频域变换，第7章介绍小波变换，第8章介绍图像增强，第9章介绍图像分割与边缘检测，第10章介绍图像特征描述。
本书可以作为计算机、通信和电子等相关专业高年级本科生、研究生、工程硕士、教师及工程技术人员学习数字图像处理和基本图形学技术的参考书或实验教学指导书，也可作为本科生和研究生的研究型课程教材。

遥感作为一门对地观测综合性技术，它的出现和发展既是人们认识和探索自界的客观需要，更有其他技术手段与之无法比拟的特点。
而MATLAB作为一个灵活实用的编程软件，早已渗透到遥感图像的处理中，利用MATLAB可以对遥感图像进行图像增强、滤波、图像融合等，可以大大推动对遥感图像处理的深入理解和广泛应用。
本文引见了利用小波变换的方法对高分辨率影像和多光谱影像进行融合，并对结果进行了分析，展望遥感图像融合技术的未来。

VC++数字图像处理典型算法及实现（源代码），实现了数字图像中所有用到的算法，包括：图像增强，图像还原，形状学等等

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。

利用BP神经网络设计指纹识别算法，给神经网络提供每一模式类中的一些样本作为训练样本。
BP网络经过学习，不只能够识别已训练过的样本，而且能够识别未出现过的样本。
利用神经网络的泛化能力，提高指纹识别算法的识别率，图像增强、提取指纹特征

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。