以数字图像处理技术为基础，设计一种对提升机钢丝绳进行表面无损检测的方法。首先利用Retinex理论的图像增强算法消除光照影响，突出物体表面特征。然后采用Roberts边缘检测算子检测目标钢丝绳边缘，用列统计滤波技术将钢丝绳本体与背景分离，再基于灰度变换和坎尼边缘检测器提取绳股纹理。接着使用一种改进型积分投影方法反映绳股内纹理完整性信息，最后通过BP神经网络模型作出最终结果的预测。从实验结果来看，本文的检测方法能够取代人工目视检测，方便清晰，科学有效。
2022-08-13 16:38:28
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该数据集是将从官网下载的MNIST数据集转换成了.png格式的图片之后的数据。新手通过本地使用该数据集训练模型可以更好的了解图像分类任务的完整的流程，有助于扩展到别的分类任务。
2022-07-29 09:07:56
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实验1 图像插值，图像几何变换：图像旋转、缩放
实验2 离散傅里叶变换和离散余弦变换
实验3 图像增强：局部对比度增强、USM滤镜功能实现、直方图均衡
实验4 图像复原
实验5 JPEG编解码方法设计与实现
2022-07-24 13:04:57
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1. 对于给定二值图，分别用matlab内置函数和两方向顺序滤波器法完成距离变换。
2. 显示距离变换的结果；
3. 比较两种方法得到的结果和执行时间；
2022-07-18 14:00:09
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