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图像找茬游戏是时下非常流行的游戏之一，人眼通过对比找出图像中差异较大的位置是一件较为有难度的事情，但是对于计算机来说精确找出图像差异却是一件简单的事情。
本文利用图像之间的灰度差和色彩差寻找图像之间的差异，在图像做差的结果上进行阈值分割形成二值图像，对于二值图像采用形态学处理，首先使用膨胀腐蚀运算去除噪声和填补二值团块，然后利用连通域分析算法对图像中差异较大的位置进行精确的定位。
最后通过多组实验进行算法参数调节，实验证明本文提出的图像找茬算法能有效的定位图像之间的差异。

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地籍测绘朋友经常用到的，cass和CAD都可以用的，分割面积插件。

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识别率的提升是图像处理技术的关键环节，笔者针对第二代曲波变换算法在图像识别处理过程中，所存在的图像边缘“振铃”效应和由于“楔形基”的特性所导致的图像失真问题，提出了第二代曲波加权改进算法及对图像识别的实现过程，并且分别通过ORL和Yale图像进行了对比仿真实验，证明了较传统的小波加权双向二维主成分分析算法在对识别中有明显的提高，从而验证了该算法在图像识别处理上的可行性和有效性。

设计步骤：1、语音信号的采集利用Windows下的录音机录制一段自己的话音，或采用其它软件截取一段音乐信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数FFT对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
3、对语音信号分别加入正弦噪声和高斯白噪声，使信噪比为（学号）dB，画出加噪信号的时域波形和频谱图；
关于噪声信号，噪声类型分为如下几种：（1）白噪声；
（2）单频噪声（正弦干扰）；
（3）多频噪声（多正弦干扰）；
（4）其他干扰，如低频、高频、带限噪声，或chirp干扰、充激干扰。
4、设计数字滤波器，并画出其频率响应。
对叠加噪声前后的信号进行频谱分析，确定降噪的滤波器指标；
或者根据如下给定的滤波器性能指标：(1)低通滤波器的性能指标：=1000Hz,=1200Hz,=1dB,=100dB；
(2)高通滤波器的性能指标：=4800Hz,=5000Hz,=100dB,=1dB.(3)带通滤波器的性能指标：=1200Hz,=3000Hz,=1000Hz,=3200Hz,=100dB,=1dB。
采用窗函数法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应；
5、用滤波器对信号进行滤波用自己设计的滤波器对加噪信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
6、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化，验证滤波效果

包括以下方面：1.新建一幅图像，或者打开、保存、关闭和退出等功能。
2.对图像进行复制、粘贴、剪切、全选、取消选择和翻转。
其中翻转包括水平翻转和垂直翻转。
3.过滤图像，包括锐化、浮雕、腐蚀、风化。
4对图像进行滤波处理：包括最小值滤波处理、最大值滤波处理和中值处理。
5.对彩色图像进行变换：包括彩色转灰度、彩色转黑白、平滑处理、霓红处理。
6.软化图像，包括红色、绿色、橙色；
硬化图像，包括红色、绿色、蓝色。
7.对图像进行卷积处理，包括水平增强、垂直增强和双向增强。
8.对图像进行边缘探测，例如右下边缘抽出，拉普拉斯（8邻域）。
9.给图像进行对比度增强，进行FFT分析，以及对两幅图像进行合成。
工具栏中的功能主要体现在工具中，正如平时画图工具的工具一样，可以选择一定的区域，放大图像、画圆、画方，输入文字、剪切一定的区域，简单的渐变等。