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基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性，以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性，将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法相结合，提出一种更好的实现红外图像增强的算法。激光与红外No.22013尹士畅等基于小波变换和直方图均衡的红外图像增强227度下的原因,手臂的温度和环温比较接近,从而使得得到的图像的对比度比较差,视觉效果不明显。如图2中为经过小波变换后提取出来的图像的低频成分,从中可以看出,该图像和原始图像的对比度差别不大,但是从视觉上来看,图片的连续性较好,噪声较少。图3是经过直方图均衡化处理的图像,经过直方图均衡化之后图像的整体的视觉效果变好了,图片中手表和手臂的对比度非常明显,甚至包括表图4本文增强算法带和手臂的也可以清楚地辨认出来。然而,经过直7结论方图均衡化之后,手臂左下角方向和右下角方向以针对直方图均衡化和小波变换在红外图像增强及手表中央的噪声也变得非常的大,相比较原始图存在的问题,本文所提出的改进算法,通过将两者的像而言信噪比变差了。图4则是将直方图均衡化和优势相结合,弥补单独算法的劣势,从而达到适当提小波变换算法相结合后增强的红外图像,相比较图高原始红外图像的对比度,增强了目标和背景的差3而言,对比度的变化不大,但是图像的很多噪声特异性并且保证红外图像的信噪比的效果。性得到了改善,尤其是手表中央和手臂的左右下角部分的噪声得到了明显改善,从而很好的验证了该参考文献:算法的可行性。[1 Lin Zhenxian Song Guoxiang, Xue Wen Comparison andimprovements of several methods wavelet image denoising[ J]. Journal of Xidian University, 2004, 31(4)625-629.( in Chinese)林椹尠,宋国乡,薛文.图像的几种小波去噪方法的比较和改进[J].西安电子科技大学学报,2004,31(4):625-6292 Yu Tianhe, Hao Fuchun, Kang Weimin Summarization onthe infrared image enhancement technology [J]. Infrared图1原始红外图像and Laser Engineering, 2007, S2): 131-137.( in Chinese于天河,郝富春,康为民红外图像增强技术综述[J]红外与激光工程,2007,(S2):131-137[3 Xie Jiecheng, Zhang Dali, Xu Wenli. Wavelet Image De-noising vigorously [ J]. Journal of Image and Graphics2002,7(3):209-218.( in Chinese)谢杰成,张大力,徐文立小波图象去噪综述[J].中国图象图形学报,2002,7(3):209-218图2低频红外图像[4 Peng Zhou, Zhao Baojun. Nover scheme for infrared imageenhancement based on contourlet transform and fuzzy theory[J]. Laser& nfrared,2011,41(6):129-133.彭洲,赵保军.基于 Contourlet变换和模糊理论的红外图像增强算法[J].激光与红外,2011,41(6):129-133[5 Yong Yang, Wang Jingru, Zhang Qiheng. Enhancement oflow Contrast Image Contain Small Targ[ J]. Laser &Infrared,2005,35(5):373-377.( in Chinese)图3直方图均衡化雍杨,王敬儒,张启衡.弱小目标低对比度图像增强算228激光与红外第43卷法研究[J].激光与红外,205,35(5):373-377round[ J. Laser Infrared, 2003, 33(6): 109-114.[6 An Chengbin, Ren Hongliang, Nei Chuanhong, et al. Infraincsered Image Enhancement Technology for Staring Infrared温佩芝,史泽林,于海斌基于小波变换的复杂海面背Imager[ J]. Laser Infrared, 2003, 33(6): 32-33. (in景红外小目标检测[J]激光与红外,2003,33(6)nese109-114安成斌任宏亮,传虹,等凝视焦平面热像仪的红[11]孙延奎小波分析及其应用M].北京:机械工业出版外图像增强技术[J].激光与红外,203,33(6):社,2005[12] Turghunjan, et al. a technique of image enhancement[7]宋芳莉图像边缘检测中的方法研究[D].西安:西北based on the dyadic wavelet transform[ J]. Joumal of Xin-大学,2002jiang Normal University Natural Science Edition, 2006[8 Luo Jiebo, Chen Changwen, Parker K J Image enhancement25(4):6-13for low bit rate wavelet-based compression[ J]. IEEE Inter吐尔洪江,等.基于二进小波变换的图像增强技术national Symposium on Circuits and Systems, 1997: 6-20[J].新疆师范大学学报:自然科学版,2006,25(4)[9 Ji Shupeng, Ding Xiaoqing. Study on image enhancing fusion algorithm of visible and infrared image[J]. Laser [13]S Mallat. a Wavelet Tour of Signal Processing[ M].PittsInfrared, 2002, 31(6): 518-521.( in Chinese): Academic Press, 1999.吉书鹏,丁晓青.可见光与红外图像增强融合算法矸4]张德丰 MATLAB小波分析[M].机械工业出版社究[J激光与红外,2002,31(6):518-5212009[10] Wen peizhi, Shi Zhelin, Yu haibin. Wavelet transform-[15]葛哲学,沙威.小波分析理论与 MATLAB R007实现based Detection for Small IR Target in Complex Sea Back-[M].北京:电子工业出版社,2007

系统简介： 该系统为学生学习作品、主要实现的功能为：通过 RFID模块（型号；MIFARE522）读取 S50 卡的卡号ID、进行添加学生信息保存到mysql数据库中。学生进出宿舍需要刷卡出入，学生刷卡将验证信息，没有找到信息则不开门，找到信息后开门-验证时间是否到达晚归时间（23：30-次日6：30）晚归扣除5个素养积分/次 不晚归则不扣 并保存门禁记录到数据库中，在门禁记录查询窗口可进行查询。

我们已生活在大数据时代，享受着信息技术飞速发展所带来的福利。 但与此同时，有多少我们司空见惯、习以为常的现象是否合理？ 我们在获取便利的过程中让渡了多少传统上被珍视的社会价值？两位法学教授对大数据时代表面的繁荣下隐藏的危害进行了比较全面的梳理。作为竞争法学者，作者对超级平台（Google、苹果、Facebook 等，当然可以类推至中国的类似平台）的垄断性优势与其给竞争市场带来的破坏力表达了深切担忧。 在互联网生态系统中，企业综合应用数据追踪、分析、挖掘技术，普及精准化营销、个性化定价，可以实现完美的行为歧视。 公众成为“算法”标记、组织的对象，成为各种软硬件监控的目标，丧失了人的主体性。“要么接受，要么离开”的规则使处于天然弱势地位的公众难以具备可选择性，成为游戏规则的被动接受者。作者在书中多次提到《楚门的世界》这部经典电影。 在当前这个被操纵、控制的网络空间中，我们的处境和电影主人公楚门又有多少差别？ 也许所谓的服务效率改善需要以牺牲用户隐私、奉送安宁生活为代价，但这里的边界应该在什么位置？ 作者特别强调以人工智能技术为基础的各种“虚拟助手”在帮我们做决策的同时，也限制了我们接触外部选择的机会。 更让人感到沮丧的是，作者指出作为既得利益者的超级平台否认所存在的弊端，掩盖大数据隐患的事实，凭借强大力量以各种方式打压竞争对手，驱逐隐私保护软件，使公众需要承担更多的时间、精力、金钱代价。虽然困难重重，作者也尝试给出药方，其中包含了“教育民众”的内容。 让公众理解超级平台和垄断算法的运作机制，保持清醒的认知，为推动变革的到来贡献力量。 长期以来，图书馆职业一直是“信息公平”的坚定捍卫者。 在新的环境下，能否在实现“算法公平”中继续发挥自己的独特价值？ 这是值得图书馆界人士思考的问题。

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小波方差用于调制识别，matlab程序，已经调试通过。

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can 网络数据解析工具 不仅包含Vector官方网站下载的CANDB++，还包含安装所依赖的vc2013文件，以及所缺少的dll动态链接库，可以适用多种windows系统。

这是我学习isight的第一个例子，还不错哦。例子当中的ansys的建模过程有点繁琐，我费了很大的功夫。关于集成部分比较清楚，如果想学习isight集成ansys，还是不错的。

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