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本文提出了一种基于数字图像轮廓特征的机械零件自动有 效识别的系统。利用工业摄像镜头代替目视作为一个传感器，经过光电转换、图 像采样、图像处理、图像分析识别等一系列的操作，就可以达到机械零件识别的 目的。(This paper presents a digital image based on the outline of the characteristics of mechanical parts automatically effective identification system. Utilization of industrial camera lens as a substitute for visual sensors, through photoelectric conversion, image sampling, image processing, image analysis to identify a series of operations to achieve the purpose of identification of mechanical parts.)

这是图像恢复中的盲反卷积迭代算法的matlab的源程序，对于学习数字图像有很大的好处！(This is image restoration in the Iterative Blind Deconvolution algorithm matlab source for the study of digital image has a lot of benefits!)

用Visual C编的用于语音的频频谱的检测，能显示出来语音的频谱图。 (Visual C series of the spectrum for voice detection, displayed the frequency spectrum of the voice.)

实验图像数据曲线描绘刻画，进行数据拟合：高斯拟合，平滑处理(gaussian nihe)

pso粒子群优化算法程序 加了实现模糊功能的新算法,(Pso (particle swarm optimization algorithm program added a new algorithm of fuzzy functions,)

对图像分块,计算每个块的均值和方差,并给出了结果的图象化表示,易于观察(Image sub-blocks, each block calculated the mean and variance, and gives the results of the image that is easy to observe)

这是冈萨雷斯版数字图像处理中的几个函数的实现，包括dftfilt, dftuv,hpfilter,imnoise2,improd,希望对你的学习有所帮助(This is the realization Gonzalez version Several digital image processing functions, including dftfilt, dftuv, hpfilter, imnoise2, improd, I hope to help you learn)

从串口实时采集数据，读取家速度传感器的值，并且显示波形(Real-time collection of data from the serial port, read the value of home speed sensor, and display the waveform)

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。()

可逆数字水印算法 Article (2009-Sachnev-IEEE_J_CASVT-989) Sachnev, V. Kim, H. J. Nam, J. Suresh, S. & Shi, Y. Q. Reversible Watermarking Algorithm Using Sorting and Prediction #IEEE_J_CASVT#, (Reversible watermarking Article (2009-Sachnev-IEEE_J_CASVT-989) Sachnev, V. Kim, H. J. Nam, J. Suresh, S. & Shi, Y. Q. Reversible Watermarking Algorithm Using Sorting and Prediction#IEEE_J_CASVT#, 2009, 19, 989-999 )