摘要:针刘一日前人多数图像水印技术是关于灰度图像并且基于离散小波变换的。
提出了一种基于整数小波变换(bVT:1nLegerWaveleLTranslonn)和人类视觉系统(HV}HwnanVisualSvslen)特性的彩色ICI像数字}l:印算法。
本算法根据原始彩色图像的整数小波系数高、低频分量的特点，选择彩色图像的Y幻色彩空间的Y分量嵌入水印，利川人类视觉系统的特性，将一值水印图像加密后嵌入到Y分量的整数小波系数，}，。
实验证明，该算法刘一锐化、JPEC20001-I:.缩和旋转等图像处理均具有很强的抵抗能力，复杂度较低，实川性较强，更好地兼顾了水印不可见性与H棒性之间的矛盾。
提出了一种基于整数小波变换(bVT:1nLegerWaveleLTranslonn)和人类视觉系统(HV}HwnanVisualSvslen)特性的彩色ICI像数字}l:印算法。
本算法根据原始彩色图像的整数小波系数高、低频分量的特点，选择彩色图像的Y幻色彩空间的Y分量嵌入水印，利川人类视觉系统的特性，将一值水印图像加密后嵌入到Y分量的整数小波系数，}，。
实验证明，该算法刘一锐化、JPEC20001-I:.缩和旋转等图像处理均具有很强的抵抗能力，复杂度较低，实川性较强，更好地兼顾了水印不可见性与H棒性之间的矛盾。
2025/10/26 1:15:07
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本源码是基于MATLAB实现车牌识别并语音播报。
本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。
根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。
但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。
因此造成的定位出错是最主要的。
这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。
对此本文提出了自适应调节方案。
对分割出来的区域进行识别调整。
根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。
最终找到车牌区域。
对字符正确识别之后，用事先对对每一个字符的录音根据对应字符顺序播放。
在对车牌区域识别出错、字体分割出错时程序暂停，并有语音提
本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。
根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。
但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例，在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。
因此造成的定位出错是最主要的。
这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降，不能有效提取车牌区域。
对此本文提出了自适应调节方案。
对分割出来的区域进行识别调整。
根据长宽比，蓝白色比对候选区域进行多次定位。
最终找到车牌区域。
对字符正确识别之后，用事先对对每一个字符的录音根据对应字符顺序播放。
在对车牌区域识别出错、字体分割出错时程序暂停，并有语音提
2025/9/29 19:10:33
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包含有一些对图像评价的方法指标：均值、标准差、信息熵、色彩分量相关性、色彩分量百分比、水下彩色图像质量评价(UCIQE)
2025/8/7 8:22:16
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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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