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本篇论文主要介绍地基云的自动检测！采用阈值分割！(This paper describes the automatic detection of the foundation of cloud! Using thresholding!)

提取图形的七阶不变矩，简单易行，利用求得特征矩进行图像的识别(It is simple and easy to extract the seven order moment of the graph, and the image is identified by using the characteristic moment.)

在已知高度的情况下利用单目视觉摄像头来进行定位。(Positioning with a monocular vision camera at a given height)

对Lena图先进行jpeg压缩，再对压缩后的图像分别进行小波软阈值去噪和非抽样硬阈值去噪，比较两种去噪方案，非抽样硬阈值有更好的效果。这是根据一篇外文文献来进行编程的，最后有图像对比结果。(According to the paper of OPTIMAL WAVELET THRESHOLDING FOR VARIOUS CODING SCHEMES ,I firstly compresse the Lena picture using the jpeg method ,then respectivly denoise it using the wavelet soft-thresholding method and the undecimated DWT hard-thresholding method.Comparing the two method ,we can find the undecimated DWT hard-thresholding have a better result.)

说明：  在计算机视觉中，图像分割是将图像分成多个片段的过程。这使我们能够通过以比原始图像更简单的表示方式来更好地分析图像。一种用于分割图像的方法是阈值分割；也就是说，将强度值低于阈值的所有像素设置为背景值，而将高于阈值的其他像素设置为前景值。最简单的阈值处理形式是对所有像素使用全局阈值，而自适应阈值处理根据像素及其周围环境动态改变阈值。典型地，阈值处理从灰度图像开始，并输出二进制图像以清晰地描绘图像中的片段。在本实验中，我们开发了一种自适应阈值算法，并将其与更简单的算法进行了比较。 此外，我们还开发了逆运动学证明来将机械臂移动到给定的x，y，z坐标。这一证明涉及三种命名身份，并获得了对机械臂设计的更好理解。(Image threshold segmentation)

舌像的梯度提取，然后进行分水岭分割，最后进行邻近区域合并，得到舌体图像。(tongue-image s watershed segmentation based on its gradient change.)

de-speckling of noise in medical ultra sound images...

图像的奇异值分解，可用于图像的压缩和去噪等。(Singular value decomposition of the image, the image can be used for compression and denoising images and the like.)

数字图像处理源代码绝对好用包括一些最基本了图像处理，例如增强(digital processing)

用C charp编写的图像滤镜效果，包括源代码。(Image filter effects)