尚书六号汉字表格识别系统是款不错的图像文字识别软件，支持tiff、bmp、jpg等格式的识别，可以对彩色、灰度图像文件直接进行识别，与此同时，尚书六号完善了表格识别功能，各式各样的表格几乎都可以原封不动的由图片格式转变为可以自由编辑的文字格式。 “尚书六号”可以对彩色、灰度图像文件直接进行识别；尚书六号支持更多的扫描文件格式，例如tiff、bmp和jpg格式；与此同时，尚书六号完善了表格识别功能，各式各样的表格几乎都可以原封不动的由图片格式转变为可以自由编辑的文字格式。

二维灰度图像的小波变换和逆变换在计算机视觉与图像处理领域中扮演着重要的角色。小波变换是一种信号分析工具，能够将复杂信号分解为不同尺度和位置的局部特征，对于图像处理而言，这意味着可以对图像进行多分辨率分析，提取不同层次的细节信息。 在C++中实现小波变换，通常会用到一些开源库，如Wavelet Toolbox或OpenCV。这些库提供了丰富的函数和结构，便于开发者进行小波分析。在这个项目中，可能包含的源码文件有以下几个部分： 1. **数据读取与预处理**：使用C++的文件操作函数读取二维灰度图像，将其转换为适当的数组格式。可能使用OpenCV库中的`imread`函数来读取图像，并进行必要的预处理，例如调整图像尺寸、归一化等。 2. **小波基的选择**：小波变换涉及到多种小波基，如Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。不同的小波基适用于不同的应用需求，选择合适的小波基是关键步骤。在代码中，可能会定义一个类或者结构体来表示特定的小波基函数。 3. **小波变换**：小波变换分为离散小波变换（DWT）和离散二维小波变换（2D-DWT）。2D-DWT对图像的行和列分别进行一维DWT，然后通过卷积或蝶形运算组合结果。这一过程在代码中可能包含两个递归或循环的步骤，分别对应水平和垂直方向的变换。 4. **图像分解**：小波变换后，图像被分解为低频系数（近似图像）和高频系数（细节图像）。这些系数通常存储在不同的数组或矩阵中，便于后续的处理。 5. **逆小波变换**：为了恢复图像，需要进行逆小波变换。这通常涉及到对高频系数的逆操作，以及与低频系数的合并。逆变换的过程与正向变换类似，但步骤相反。 6. **结果输出**：处理完成后，将重构的图像写入文件，通常使用OpenCV的`imwrite`函数。同时，可能还会提供可视化工具，如MATLAB的图像显示功能，以便观察变换前后图像的差异。 7. **编译与运行**：项目可能包含Makefile文件，用于配置编译选项和链接库。用户可以通过执行`make`命令来编译源码，生成可执行程序，然后运行程序来处理指定的图像。 学习这个项目的源码，可以帮助理解小波变换在图像处理中的实际应用，以及如何利用C++实现这些算法。此外，对于深入掌握小波理论、图像处理技术以及C++编程技巧都是非常有价值的。通过实践，开发者可以进一步优化代码性能，适应更复杂的图像处理任务。

matlab实现灰度图像的混沌加解密，利用混沌加密序列对图像进行加密，这样能有效防止图像被被人窃取

今天小编就为大家分享一篇Python-numpy实现灰度图像的分块和合并方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

加载图像并将其转换为RGB，CMY，YCbCr，HSV，灰度图像，并在可能的情况下以灰度或彩色显示不同的通道

用于灰度图像中高密度椒盐噪声去除的不同自适应修正Riesz均值滤波器 引文： S.Memiş和U. Erkan，2021。《用于灰度图像中高密度盐和胡椒噪声去除的不同自适应修正Riesz均值滤波器》，《欧洲科学技术杂志》，（23），359-367。 doi：https ：//doi.org/10.31590/ejosat.873312 抽象的： 本文提出了一种新的滤波器，差分自适应修正里氏均值滤波器（DAMRmF），用于去除高密度椒盐噪声（SPN）。 DAMRmF可操作像素加权函数和自适应中值滤波器（AMF）的适应性条件。 在仿真中，将所提出的滤波器与自适应频率中值滤波器（AFMF），三值加权方法（TVWM），无偏加权均值滤波器（UWMF），不同应用中值滤波器（DAMF），自适应加权均值滤波器（AWMF）进行了比较。 ），自适应Cesáro均值滤波器（ACmF），自适应Riesz均

这种类型的压缩取决于两级 DWT，然后在每个 8x8 块上应用 2D walsh 变换。 通过算术编码编码的最终变换图像。

可读取文件的bmp灰度图像压缩和解压文件，简单易懂。。。。

在8位灰度图像（C＃）上实现分段线性对比度拉伸的程序。

由物体表面的二维灰度图像重构其三维几何形状法(由明暗恢复形状法) ,其关键是寻求对应的数学物理模型稳定可靠的数值解法。首先利用变分原理,将一个非线性的双曲方程问题转化为一个泛函的极小化问题;然后应用有限差分思想和非线性最小二乘问题的高斯-牛顿法将泛函中的变量离散化和线性化;最后应用高斯-塞德尔迭代法形成了曲面各点的梯度值及高度值。对合成和实际图像的计算及数控仿形加工实验验证表明,该算法有效可行。