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这是一个简单的图象处理的小软件的原代码，试试吧，不错的(This is a simple image of the original small software code, try it, good)

用小波变换作为稀疏基，采取OMP算法将图像重建恢复，由于算法计算量大会导致成像时间过长，程序用改进的分块处理缩短了时间，(Wavelet transform as a sparse base, take OMP algorithms to restore the image reconstruction algorithm to calculate the General Assembly led to the long imaging time, the program using a modified block processing to shorten the time)

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。()

风云3号卫星投影转换工具，envi中使用，很实用。(FY-3 satellite projection conversion tool, very useful)

将空间点的大地坐标投影到椭球面上，进行分带，计算坐标，最后输出高斯投影结果(gauss projection)

图像去噪，去除图像的噪点 图像去噪，去除图像的噪点(Image Denoising)

ASP.NET甘特图表

采用surf算法对两幅较低重叠度的图像进行拼接(Image mosaic using surf algorithm)

Image corrosion, swelling, binarization processing, image binary segmentation procedure matlab gui

说明：  ksvd图像去噪代码，可以学习使用。提升自己的技能。(The ksvd image denoising code can be learned to use. Improve your skills.)