碎图斑条件合并工具（基于ARCGIS开发，C#源代码）可完美运行

地类图斑符号化的过程中存在以下问题： 1、地类图斑面积较大，填充符号表现过密，填充符号按1-3倍抽稀，图斑编号按1-3倍增加标注； 2、小图斑、长条状图斑的符号和图斑编号需要手工干预标注； 3、铁路用地、采矿用地、水工建筑、设施农用地、特殊用地等面状图斑的点状符号可根据图斑面积适当调整。 4、填充符号与边界线压盖，出现不完整符号。

组织病理学检测 创建了一种算法，以识别从较大的数字病理扫描中获取的小图像斑块中的转移癌。 该比赛的数据是对PatchCamelyon（PCam）基准数据集的略微修改版本 动机 乳腺癌的临床诊断最好通过活检来实现。 病理学家通过在显微镜下手动检查组织切片来进行诊断。 但是，传统的诊断系统需要专业知识，只有经验丰富的病理学家才能准确地确定肿瘤组织。 当前，在印度的各个农村地区，人们无法获得良好的医疗保健设施。 另外，农村地区没有新的先进设备，因此甚至有可能无法正确诊断患者。 农村地区医疗状况不佳的主要原因之一是缺乏经验丰富的医生。 数据集 该研究使用的数据集是PatchCamelyon（PCam）[21]，[22]的略微修改版本。由于其概率抽样，原始PCam数据集包含重复图像，但是此版本不包含重复图像。 该数据集是开源的，可以从（ ）下载。 数据集包含超过220K张RGB图像，尺寸为96x

此程序为 数字图像相关处理方面的内容，可以得出散斑图变化前后的位移和应变的结果，精确度还可以，也可以根据自身需要修改。

降雨量色斑图程序

Arcgis编辑图斑拖动保存后复原操作

激光散斑图像压缩对降低数据存储量具有重要的意义。设计了一种激光散斑图像无失真编码器,它由激光散斑位移估计、像素预测和Golomb编码组成。首先估计散斑位移;然后,根据激光动态散斑相关函数设计预测模型,并以预测模型为基础进行像素预测;最后,对预测误差进行Golomb编码。该编码器的主要特点包括使用数字散斑相关方法估计散斑位移,以及基于动态散斑相关函数极值的时间预测。实验结果显示,在压缩激光散斑图像时,激光散斑图像无失真编码器在压缩性能方面取得了较大的提高。

针对激光主动成像中的波前畸变和散斑噪声，分析了散斑噪声对基于图像指标优化的波前校正性能影响。通过仿真不同散斑噪声水平下图像清晰度指标值随波前均方根值的变化趋势，研究了散斑噪声对波前校正性能的影响。在此基础上，通过开展大气湍流波前畸变闭环校正数值仿真，对分析结果进行了验证。研究结果表明：随着散斑噪声的增大，图像清晰度指标随波前均方根(RMS)值的单调性和线性度明显变差，尤其是在RMS小于1 rad范围内，导致收敛速度和最终的校正精度变差；当散斑噪声较大时，随着波前畸变的增大，散斑噪声对校正性能的影响也越大。

针对远距离数字全息成像中波前畸变和散斑噪声对成像质量的影响，实验研究了基于图像指标优化的波前校正技术，以及基于孔径分割的多帧图像平均散斑噪声抑制方法。建立了数字离轴全息实验装置，针对系统自身像差，采用梯度下降算法，以图像清晰度为优化指标进行了波前校正实验；在此基础上通过孔径分割，重构出多帧散斑噪声分布各异的目标图像，进行平均运算。结果表明，基于图像清晰度优化的波前校正技术能够有效消除波前畸变，提高成像分辨率；采用基于孔径分割的多帧图像平均方法能够在一定程度上消除目标图像的散斑噪声，获得更高的成像质量。

提出一种改进的Gerchberg-Saxton(G-S)算法，实现了基于环形光束的衍射光学元件的精确设计。所提算法可以确保输出平面上有小的采样间隔，起到了抑制散斑的作用；与未采用散斑抑制的常规的改进G-S算法相比，所提算法得到了更高性能的均匀光斑；仿真结果和实验结果一致。