这是我本科毕业设计里面的一部分，不过这部分对本科生可能有点难度，可以试试。

使用小波变换，实现图像纹理识别，java实现,代码注释多。
效果好，对凹印水印检测效果好。

期刊论文，是基于小波变换的图像纹理特征提取。

GDI+SDK参考（翻译版本）序言 4目标 4适用范围 4适用读者 4运行环境 4文档组织 4相关主题 4GDI+的安全考虑 6检验构造函数调用成功与否 6分配缓冲区 6错误校验 8线程同步 9相关主题 10关于GDI+ 11GDI+介绍 11GDI+概览 11GDI+的三个组成部分 11基于类的接口架构 12GDI+提供了哪些新东西？ 12新特征 12编程模式的改变 15线条、曲线和图形 19矢量图概览 19钢笔、线条和矩形 20椭圆和弧 22多边形 22基数样条 23贝塞尔样条 24路径 25画刷和填充图形 27开放与闭合曲线 29区域 30裁剪 31路径平直化 32线条和曲线的抗锯齿功能 32图象、位图和图元文件 33位图类型 34图元文件 37绘制、定位和复制图片 39裁剪和缩放图象 40坐标系统和转换 42坐标系统类型 42以矩阵来表示转换 44全局和局部转换 48图形容器 51使用GDI+ 56使用入门 56绘制线条 56绘制字符串 58使用钢笔绘制线条和形状 59使用钢笔绘制线条和矩形 59设置钢笔的宽度和对齐方式 60绘制具有线帽的线条 61联接线条 62绘制自定义虚线 62绘制用纹理填充的线条 63使用画笔填充形状 63用纯色填充形状 64用阴影图案填充形状 64用图像纹理填充形状 64在形状中平铺图像 65用渐变色填充形状 68使用图像、位图和图元文件 68加载和显示位图 68加载和显示图元文件 69记录图元文件 69剪裁和缩放图像 71旋转、反射和扭曲图像 72缩放时使用插值模式控制图像质量 73创建缩略图像 75采用高速缓存位图来提高性能 76通过避免自动缩放改善性能 76读取图像元数据 77使用图像编码器和解码器 83列出已安装的编码器 83列出已安装的解码器 84获取解码器的类标识符 86获取编码器的参数列表 88将BMP图像转换为PNG图像 100设定JPEG的压缩等级 101对JPEG图像进行无损变换 102创建和保存多帧图像 105从多帧图像中复制单帧 107Alpha混合线条和填充 109绘制不透明和半透明的线条 109用不透明和半透明的画笔绘制 110使用复合模式控制Alpha混合 111使用颜色矩阵设置图像中的Alpha值 112设置单个象素的alpha值 114使用字体和文本 115构造字体系列和字体 115绘制文本 116格式化文本 117枚举已安装的字体 120创建专用的字体集合 122获取字体规格 126对文本使用消除锯齿效果 130构造并绘制曲线 131绘制基数样条曲线 131绘制贝塞尔样条 133用渐变画刷填充形状 134创建线性渐变 134创建路径渐变 137将Gamma校正应用于渐变 144构造并绘制路径 145使用线条、曲线和形状创建图形 145填充开放式图形 147使用图形容器 147管理Graphics对象的状态 148使用嵌套的Graphics容器 151变换 154使用世界变换 154为什么变换顺序非常重要 155使用区域 156对区域使用点击检测 156对区域使用剪辑 157对图像重新着色 158使用颜色矩阵对单色进行变换 158转换图像颜色 160缩放颜色 161旋转颜色 164剪取颜色 166使用颜色重映射表 168打印 169将GDI+输出至打印机 169显示一个打印对话框 172通过提供打印机句柄优化打印 173附录：GDI+参考 176

深入研究灰度共生矩阵算法,结合和差统计法对其进行改进。
编码实现改进的图像纹理提取算法,并采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像分类效果进行实验。
通过训练和测试证明,该系统能减少特征提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像分类效果

利用灰度共生矩阵实现图像纹理特征的提取，从而实现对图像纹理特征的研究

通过该Matlab程序可以求取用于描述图像纹理特征的灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）。
可以分别求取0,45°,90°,135°方向上的特征参数，同时可以求出这些特征参数的平均值与标准差。

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

基于小波变换的图像纹理特征提取方法及其应用。
是近几年比较热门的，很值得参考

程序包含三种纹理特征的提取：灰度差分统计、自相关函数、灰度共生矩阵

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。