HdrHistogram-2.1.9.jar

matlab代码。
《基于梯度直方图的纹理增强图像去噪》论文的代码。
《TextureEnhancedImageDenoisingviaGradientHistogramPreservation》直接运行"HMIS_Main.m"文件。
有比较好的效果。

7.字符数统计(满分50分)版本1：满分15分Writeamethodthatcountsthenumberoflettersinastringusingthefollowingheader:publicstaticintcountLetters(Strings)Writeatestprogramthatpromptstheusertoenterastringanddisplaysthenumberofoccurrencesoflettersinthestring.版本2：满分20分Writeaclassthatdisplaysthenumberofoccurrencesofeachletterinastringusinghistogram.Theclassheadershouldbe:publicclassHistogramextendsJPanel{…}WriteatestprogramthatpromptstheusertoenterastringanddisplaysahistogramofthenumberofoccurrencesofeachletterinthestringusingHistogramclass.Thedisplayisasshownasfollowingfigure:版本3：满分20分WriteaprogramthatpromptstheusertoenterthenameofanASCIItextfileanddisplaythefrequencyofthelettersinthefileusingfollowingdesign:publicclassShowFrequency{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{….BufferedInputStreamfileInput=newBufferedInputStream(newFileInputStream(newFile(filename)));….}}

Dalal的经典论文，2005-cvpr-Histogramsoforientedgradientsforhumandetection.pdf

根据参考图像各个通道的灰度分布，将一副图像的灰度分布映射过去，使映射后的两幅图像灰度分布非常接近，被称为histogrammatching或者histogramspecification，常用于网络训练的图像数据扩增

%Thisfoldercontainsacollectionof"fitting"functions.%(Somehasdemooptions-thethirdsection)%TheGENERALinputtothefunctionsshouldbesamplesofthedistribution.%%forexample,ifwearetofitanormaldistribution('gaussian')withamean"u"andvaraince"sig"^2%thenthesampleswilldistributelike:%samples=randn(1,10000)*sig+u%%fittingwithLeast-Squaresisdoneonthehistogramofthesamples.%fittingwithMaximumlikelihoodisdonedirectlyonthesamples.%%%Contentsofthisfolder%=======================%1)Maximumlikelihoodestimators%2)Leastsquaresestimators%3)EMalgorithmforestimationofmultivariantgaussiandistribution(mixedgaussians)%4)addedfolders:Create-whichcreatesamplesfortheEMalgorithmtest%Plot-usedtoploteachofthedistributions(parametricplot)%%%%%%Maximumlikelihoodestimators%=============================%fit_ML_maxwell-fitmaxwelliandistribution%fit_ML_rayleigh-fitrayleighdistribution%(whichisforexample:sqrt(abs(randn)^2+abs(randn)^2))%fit_ML_laplace-fitlaplacedistribution%fit_ML_log_normal-fitlog-normaldistribution%fit_ML_normal-fitnormal(gaussian)distribution%%NOTE:allestimatorsareefficientestimators.forthisreason,thedistribution%mightbewritteninadifferentway,forexample,the"Rayleigh"distribution%isgivenwithaparameter"s"andnot"s^2".%%%leastsquaresestimators%=========================%fit_maxwell_pdf-fitsagivencurveofamaxwelliandistribution%fit_rayleigh_pdf-fitsagivencurveofarayleighdistribution%%NOTE:thesefitfunctionareusedonahistogramoutputwhichislikeasampled%distributionfunction.thegivencurveMUSTbenormalized,sincetheestimator%istryingtofitanormalizeddistributionfunction.%%%%%MultivariantGaussiandistribution%==================================%fordemoof1

因做毕设接触到CUDA这个东西，于是就开始了一段漫长的学习CUDA的过程！关于直方图均衡化算法，也是一时兴起想实现一下。
最开始是看CUDA的samples里面有一个histogram64和histogram256的计算直方图的算法，啃了半天它的源代码和英文的pdf文档，有些费劲，而且源代码较为复杂，并不是直接读入图片进行均衡化处理，对初学者来说并不是很建议上来就看它。
考虑到OpenCV自带的图像处理接口较为简单，就想把CUDA与OpenCV结合实现，经过大概一周左右的努力，自己实现了下面这个较为简单的版本，下面是基于NVIDIAGTX950WINDOWS10VisualStudio2013OpenCV-2.4.13的一段代码

AnewapproachtoquantifythelungnodulespeculationlevelsinCT(computedtomography)imageswasproposed.Firstly,two-dimensionalimageofnodulewasgeneratedbyusingthespiralscantechnology.Secondly,thelungnodulewassegmentedinthetwo-dimensionalimageusingthedynamicprogramming.Thirdly,basedontheexpandedregionsfromthesegmentedboundary,thespeculationwassegmentedbyuseofthresholdsegmentation.Fourthly,thefeatureregionwherespeculationmayexistwasextr

RSIHE算法（Recursivesub-imagehistogramequalization），积分已经降到最低。
底子原理是将图像联系为等面积的2^r部份，各部份分别举行直方图失调。
文件中搜罗RSIHE的matlab源代码，论文，以及输入图像

Bi-HistogramEqualizationwithaPlateauLimitforDigitalImageEnhancement算法直方图失调化

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。