论文：基于小波分解的图像融合算法的改进分析了基于小波分解及局部区域能量的图像融合算法的优缺点，并针对该算法对存在局部噪声的图像以及局部噪声和局部模糊并存的图像融合效果不理想的问题，提出了改进算法。
新算法利用中值滤波判断出的噪声点，小波分解后得到高频分量上得到噪声区域，对噪声区域及非噪声区域采用不同的融合规则，很好地弥补了原算法的缺陷。
新算法利用中值滤波判断出的噪声点，小波分解后得到高频分量上得到噪声区域，对噪声区域及非噪声区域采用不同的融合规则，很好地弥补了原算法的缺陷。
2025/8/30 0:20:11
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曾经数字图像处理实习课上用VC++6.0基于MFC编写的图像处理项目，可以实现图像的读取，显示，保存，旋转，平移，缩放，直方图均衡化，边缘检测算子，灰度变换，中值滤波，均值滤波等功能。
希望对初学者有帮助。
希望对初学者有帮助。
2025/7/19 15:47:57
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由于成像传感器噪声，相片颗粒及图像在传输过程中的通道传输误差等，会使得图像上会出现随机的、离散的、孤立的像素点，即图像噪声。
图像噪声在视觉上通常和它们相邻像素明显不同，表现为黑区域上的白点或者白区域上的黑点，影响到图像的视觉效果和有关的处理工作。
所以，需要对图像中的噪声进行消除，本论文主要阐述了中值滤波的工作原理及其他滤波方法的比较。
图像噪声在视觉上通常和它们相邻像素明显不同，表现为黑区域上的白点或者白区域上的黑点，影响到图像的视觉效果和有关的处理工作。
所以，需要对图像中的噪声进行消除，本论文主要阐述了中值滤波的工作原理及其他滤波方法的比较。
2025/6/11 12:10:50
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文件中包含test.m文件和两个函数以及一张测试图片。
利用学习机会自己编写了均值滤波和中值滤波函数，并在test.m文件中运行，有详细代码注释，希望一起学习。
利用学习机会自己编写了均值滤波和中值滤波函数，并在test.m文件中运行，有详细代码注释，希望一起学习。
2025/6/11 12:33:57
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对获取到的车牌图像用MATLAB进行预处理（包括灰度化处理，二值化处理，中值滤波等）边缘化处理、形态学处理来确定车牌的位置。
2025/5/21 13:09:43
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成本计算，成本汇总，视差优化和视差优化是立体匹配的四个主要步骤。
尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。
在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。
首先，分析边界不一致区域的起源。
然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。
最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。
在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。
此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可以用我们提出的方法很好地完善。
尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。
在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。
首先，分析边界不一致区域的起源。
然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。
最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。
在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。
此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可以用我们提出的方法很好地完善。
2025/5/1 14:23:14
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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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