基于Matlab的图像清晰度评价方法研究
基于MATLAB的图像识别与处理算法优化研究
基于MATLAB的图像识别与处理算法优化研究一、引言图像识别与处理一直是计算机视觉领域的研究热点之一，随着人工智能技术的不断发展，基于MATLAB的图像识别与处理算法优化也成为了当前研究的重要方向。
本文将探讨如何利用MATLAB平台进行图像识别与处理算法的优化研究，以提高算法的准确性和效率。
二、MATLAB在图像处理中的应用MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。
通过MATLAB，我们可以实现图像的读取、显示、编辑、分割、特征提取等操作，为图像识别与处理算法的优化提供了良好的平台。
三、图像识别与处理算法优化方法1. 特征提取与选择在图像识别与处理中，特征提取是至关重要的一步。
通过MATLAB 提供的各种特征提取函数，可以获取图像中的各种特征信息，如颜色、纹理、形状等。
在优化算法时，需要选择合适的特征进行提取，并对特征进行有效筛选，以降低维度和提高分类准确度。
2. 图像增强与去噪图像质量对于识别与处理算法的准确性有着重要影响。
通过MATLAB中的图像增强和去噪技术，可以改善图像质量，提高算法对图像的理解能力。
常用的方法包括直方图均衡化、滤波器去噪等，在优化算法时需要根据具体情况选择合适的方法。
3. 算法调参与优化针对不同的图像识别与处理任务，需要设计相应的算法模型并进行参数调优。
MATLAB提供了丰富的优化工具和函数，如遗传算法、粒子群算法等，可以帮助我们对算法进行自动调参和优化，以提高算法性能和效率。
四、案例分析以人脸识别为例，我们可以通过MATLAB实现人脸检测、特征提取和匹配等功能。
在优化算法过程中，可以结合深度学习技术，设计更加精准和快速的人脸识别系统。
通过不断调整参数和优化算法结构，提高系统在不同场景下的适用性和鲁棒性。
五、总结与展望基于MATLAB的图像识别与处理算法优化研究是一个复杂而又具有挑战性的课题。
通过本文对相关方法和技术进行探讨，我们可以更好地理解如何利用MATLAB平台进行算法优化，并不断提升图像识别与处理系统的性能。
基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案的研究
基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案的研究基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案的研究摘要：近年来，随着科技的不断进步与发展，监控设备在社会安全领域中扮演着重要的角色。
然而，由于天气条件或环境因素的影响，户外监控图像中常常存在雾霾及模糊问题，进而降低了监控图像的质量和清晰度。
为此，本文提出了一种基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案，旨在提高户外监控图像的质量和清晰度。
1. 引言户外监控系统在保障社会安全方面起着至关重要的作用。
然而，由于气象条件或环境因素的限制，户外监控图像中常常受到雾霾的影响，从而导致图像质量下降、细节模糊等问题。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案。
2. 相关技术2.1 雾霾成因与特点雾霾是一种由于大气中的悬浮颗粒物或水滴聚集引起的能见度降低的现象。
其成因主要包括大气污染物、气压变化以及湿度等气象因素。
雾霾导致的图像问题主要表现为色调偏暗、对比度降低以及细节模糊等。
2.2 图像去雾算法图像去雾是一种通过数学模型和算法，将雾霾中的影响因素去除，恢复原本清晰的图像的过程。
常用的图像去雾算法包括大气光估计、逆向模糊以及图像增强等。
2.3 图像清晰化算法图像清晰化算法旨在增强图像的清晰度和细节。
常用的图像清晰化算法包括锐化增强、频率域滤波以及边缘增强等。
3. 方法本文提出了一种综合性的基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案。
具体步骤如下：(1) 预处理：对获取到的监控图像进行预处理，包括色彩空间转换、降噪等操作，使得图像更适合后续处理。
(2) 雾霾去除：根据雾霾成因和特点，采用大气光估计和逆向模糊的算法来去除图像中的雾霾，恢复图像的清晰度和对比度。
(3) 图像增强：应用图像增强算法，如锐化增强、频率域滤波和边缘增强等，来增强图像的清晰度和细节。
(4) 结果评估：通过与原始图像进行主观和客观评估，来评估处理结果的质量和性能。
基于Matlab的遥感数据处理与图像分析技术研究
基于Matlab的遥感数据处理与图像分析技术研究遥感技术是一种通过传感器获取地面、大气和水体等目标信息的技术，广泛应用于农业、林业、地质勘探、城市规划等领域。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛应用于遥感数据处理和图像分析中。
本文将探讨基于Matlab的遥感数据处理与图像分析技术研究。
1. 遥感数据处理遥感数据处理是指对通过遥感传感器获取的数据进行预处理、特征提取和信息提取的过程。
在Matlab中，可以利用各种工具箱和函数对遥感数据进行处理，包括但不限于：数据读取与显示：Matlab提供了丰富的函数用于读取各种格式的遥感数据，并可以通过图像显示函数展示数据。
数据预处理：包括去噪、辐射校正、几何校正等预处理步骤，可以有效提高后续分析的准确性。
特征提取：利用Matlab中的图像处理工具箱，可以提取各种地物特征，如植被指数、土地覆盖类型等。
分类与识别：通过机器学习算法，在Matlab环境下进行遥感影像分类与目标识别，实现自动化信息提取。
2. 图像分析技术图像分析技术是指对图像进行数字化处理和分析，从中获取有用信息的过程。
在遥感领域，图像分析技术可以帮助解译遥感影像，提取地物信息，进行环境监测等。
在Matlab中，可以结合图像处理工具箱和深度学习工具箱进行图像分析，包括但不限于：图像增强：通过直方图均衡化、滤波等方法增强遥感影像的对比度和清晰度。
目标检测：利用目标检测算法，在遥感影像中自动识别并标记出目标物体。
变化检测：通过对多时相遥感影像进行比对分析，检测地表变化情况，如城市扩张、植被覆盖变化等。
三维重建：基于多角度或多时相影像，使用立体视觉技术实现地形三维重建。
3. Matlab在遥感领域的应用案例3.1 遥感影像分类利用Matlab中的支持向量机（SVM）算法对高光谱遥感影像进行分类，实现土地覆盖类型的自动识别。
通过构建合适的特征空间和选择适当的核函数，提高分类精度和效率。
3.2 遥感变化检测结合Matlab中的差异图像分析方法和变化检测算法，对城市扩张、湖泊面积变化等进行监测与分析。
MATLAB中常见的图像质量评价方法介绍
MATLAB中常见的图像质量评价方法介绍引言：在数字图像处理领域中，图像质量评价是一项重要的研究内容。
图像质量评价的目标是通过定量化的方法，对图像的视觉效果进行准确的评估。
在不同的应用场景中，我们有不同的需求，如图像压缩、变换、去噪等等。
而图像质量评价方法则可以帮助我们选择最佳算法或参数配置，以达到最优的图像处理效果。
本文将介绍几种常见使用的图像质量评价方法，并通过MATLAB代码的方式展示其实现过程。
一、主观评价方法主观评价方法是通过人眼的观察和感受来评价图像质量。
通常使用主观评价实验，邀请大量的观察者对图像进行评价。
其中较为常见的方法是多模式多主观(MMNS)评价方法和单模式单主观(SMNS)评价方法。
多模式多主观评价方法中，观察者会评价多个图像参考和待评图像之间的差异。
而单模式单主观评价方法则将观察者仅关注于待评图像自身的质量。
对于这种方法，常见的评价指标有均方根误差(RMSE)、峰值信噪比(PSNR)等。
二、客观评价方法客观评价方法是通过计算机自动地对图像进行评价。
在MATLAB中，我们可以利用现有的算法和函数来实现客观评价。
以下列举几种经典的客观评价方法。
1. 均方误差(Mean Squared Error, MSE)MSE是一个用于衡量图像重建质量的指标。
它首先计算原始图像与重建图像之间的差值，然后对这些差值进行平方求和。
如下所示：```MATLABfunction mse = MeanSquaredError(originalImg, reconstructedImg)diffImg = originalImg - reconstructedImg;mse = sum(diffImg(:).^2) / numel(originalImg);end```2. 结构相似性指数(Structural Similarity Index, SSIM)SSIM是一种评价图像相似度的指标。
它结合了亮度、对比度和结构三个方面的信息。
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现1. 引言1.1 研究背景图像对比度增强是数字图像处理中的一个重要领域，它能够提高图像的视觉质量，使图像更加清晰、鲜明。
随着现代科技的快速发展，图像在各个领域的应用越来越广泛，因此对图像进行对比度增强处理的需求也越来越迫切。
在数字图像处理领域，图像对比度增强处理是一种经典的技术，通过调整图像的灰度级范围，提高图像的对比度，使图像更加清晰和易于观察。
对比度增强处理可以应用于医学影像、卫星图像、照片修复等领域，有效提升图像质量和信息量。
随着数字图像处理算法的不断发展和完善，基于matlab的图像对比度增强处理算法也得到了广泛研究和应用。
通过matlab编程实现图像对比度增强处理算法，可以快速、高效地对图像进行处理，并进行实验验证和效果分析。
研究基于matlab的图像对比度增强处理算法的研究与实现具有重要的理论意义和实际应用价值。
1.2 研究目的研究目的是探索基于matlab的图像对比度增强处理算法，通过对比不同算法的效果和性能进行分析，进一步提高图像的清晰度和质量。
具体目的包括：1. 深入理解图像对比度增强处理的基本原理，掌握常用的算法和技术；2. 研究基于matlab的图像对比度增强处理算法实现的方法和步骤，探究其在实际应用中的优劣势；3. 通过实验结果与分析，评估不同算法在提升图像对比度方面的效果和效率；4. 对现有算法进行优化与改进，提出更加有效的图像对比度增强处理方法；5.总结研究成果，为今后进一步完善图像处理技术提供参考和借鉴。
通过对图像对比度增强处理算法的研究与实现，旨在提高图像处理的效率和质量，满足不同应用领域对图像处理的需求，促进图像处理技术的发展和应用。
1.3 研究意义对比度增强处理是图像处理领域中一项重要的技术，在实际应用中有着广泛的使用。
通过增强图像的对比度，可以使图像更加清晰、鲜明，提高图像的质量和观感效果。
对比度增强处理在医学影像分析、卫星图像处理、数字摄影等领域都有着重要的应用。
uciqe评价方法matlab代码
uciqe评价方法是一种用于图像质量评价的方法，它可以帮助人们评估图像的清晰度和色彩保真度等质量指标。
在进行图像处理或者图像传输过程中，我们经常会遇到需要评价图像质量的情况，这时候uciqe评价方法就可以发挥重要作用。
下面我们将介绍uciqe评价方法的原理和相应的matlab代码。
一、uciqe评价方法的原理uciqe评价方法是基于人眼对图像质量的感知来设计的，它考虑了图像的清晰度、对比度和色彩饱和度等因素。
具体来说，uciqe评价方法使用了人类视觉系统对图像的敏感性，通过计算图像的梯度幅度和像素对比度来评估图像的清晰度；它还考虑了图像的亮度和色彩分布情况，以提高评价的准确性。
uciqe评价方法可以较准确地反映人类对图像质量的感知，因而在许多图像处理应用中得到广泛应用。
二、uciqe评价方法的matlab实现下面我们将介绍uciqe评价方法的matlab实现代码，以便读者在实际应用中进行图像质量评价。
具体的matlab代码如下所示：```matlabfunction uciqe_value = calculate_uciqe(image)读入图像image = imread(image);转换为灰度图像gray_image = rgb2gray(image);计算图像梯度幅度[Gx, Gy] = imgradientxy(gray_image);gradient_magnitude = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);计算像素对比度contrast = std2(gradient_magnitude)^2;计算亮度饱和度brightness_saturation = std2(gray_image)^2;计算uciqe评价值uciqe_value = contrast * brightness_saturation;end```以上matlab代码实现了uciqe评价方法的计算过程，读者只需要将待评价的图像传入calculate_uciqe函数中，便可以得到对应的uciqe 评价值。
基于MatLab的数字图像清晰化方法
直方图的分布，使得直方图移向暗区，可以看出图像的视觉效
·６２·
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｒａ Ｎｏ． ４ ２００８
基于 Ｗｅｂ 的授课质量评价系统的研究与实践
刘利俊 １，吴达胜 ２ （１． 杭州广播电视大学网络中心，浙江 杭州 ３１００１２；２． 浙江林学院信息工程学院）
ｇ１ 和 ｇ２ 分别为门限阈值（ｇ１＜ｇ２）。当噪声较小时，它对小波
系数的增益较大；当噪声较大时，对小波系数的增益较小。该算
法达到了自适应增强的效果。在 ＭａｔＬａｂ 中使用自适应阈值增
强方法的代码如下。
［ｘ，ｍａ ｐ］＝ｉｍｒｅ ａ ｄ‘（ 中值滤波后图像．ｔｉｆ’）； ％读取原图像
ｘ＝ｄｏｕｂｌｅ （ｘ）；
直方图均衡化是较好的直方图修正方法，它生成了自适应 的变换函数，它是以已知图像的直方图为基础的。然而，一旦一 幅图像的变换函数计算完毕，它将不再改动，除非直方图有变 动。直方图均衡化通过扩展输入图像的灰度级到较宽亮度尺度 的范围来实现图像的增强，但这种方法并不总能得到成功的结 果。在 ＭａｔＬａｂ 中使用如下代码实现直方图匹配增强对比度，相 应的图像与图像直方图示于图 ５ 及图 ６。
指标体系的适应性原则。 系统运行的性能和分布与集中处理。由于整个学校学生
人数众多，同时用户可能会很多，有时也许会多达几千个，因 而系统运行的性能是非常关键的，系统应该具有分布与集中 处理功能。
系统的安全性。为了尽量避免报复现象的产生，系统的安 全保密工作应该规定不同的用户具有不同的操作权限。系统用 户可以分成四个群体：学生、教师、领导、专家。安全性问题主要 考虑以下几点：①学生群体只能对当前任课教师进行评价；② 教师群体只能看到他人（学生、同时、领导、专家）对自己的评价 结果，而看不到具体的评价者情况，以免教师对他人实行报复； 同时教师可以对同行进行评价，这些同行必须是与评价者在同 一 学 院（系）的 ，否 则 代 表 性 不 强 ；③ 领 导 群 体 只 能 对 本 学 院 （系）教师进行评价；④专家群体可以评价学校的全体教师。同 时系统还要能够对一些不负责任的学生进行监督控制，需要设 置专门的超级用户可查看学生对教师的评价细节（包括学生学 号、姓名、班级、评价分数等信息）。
基于matlab的图像锐化算法研究与仿真—-毕业论文设计
基于matlab的图像锐化算法研究与仿真—-毕业论文设计摘要在获取图像的过程中，由于多种因素的影响，导致图像质量会有所退化。
图像增强的目的在于通过处理有选择地突出便于人或机器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的使用价值。
图像锐化正是图像增强中空间域局部运算方法中的一种，其目的是增强和判断图像的边缘和轮廓信息。
而图像锐化的具体方法就是通过微分而使图像边缘突出、清晰。
图像锐化最常用的方法是梯度锐化法，但除梯度算法外，图像锐化的方法还有Roberts、Prewitt、Sobel和Laplacian等多种算法，本文对这些方法进行了介绍、比较和分析。
最后对MATLAB做了介绍，并运用MATLAB语言对图像锐化的部分算法进行了实现并记录结果。
通过对各种算法仿真和比较，每种算法都有各自的优缺点。
在分析了本论文采用的图像特点后，有针对性的对Laplacian算法进行了改进，即采用高提升滤波来提高图像的亮度。
实验结果表明，此方法可行，达到了预期的锐化效果。
关键词：图像增强；边缘；MATLAB；图像锐化AbstractIn the process of image acquisiting, the image quality will be degraded due to a variety of factors. Image enhanceing is aimed at highlighting some interested information that is easy to analyze for people and machine and inhibiting some useless information to enhance the image value. Image sharpening is a partion operation method of image enhancing in spatial domain, and its purpose is to enhance and judge the edge of the image and profile information and the specific method of the image sharpening uses differential to make the edge so prominent and clear.The most commonly used method of image sharpening isgradient sharpening. But apart from the gradient algorithm, image sharpening methods also have Roberts, Prewitt, Sobel, Laplacian and etc. These methods were introduced, compared and analyzed. Finally, MATLAB is introduced. And a part of the image sharpening algorithm is achievd and the results afe recorded. Through the simulation and comparison of the various algorithms, each algorithm has its own advantages and disadvantages. After the features of the image using in this paper are analyzed, it improves the Laplacian algorithm contrapositively, namely using high-elevating filtering to improve the brightness of the image. Experimental results show that the method is feasible and achieves the desired sharpening effect.Key words: Image enhancing; Edge;MATLAB; Image Sharpening目录1 引言 (1)1.1图像及其特点 (1)1.2图像的文件格式 (1)1.3 数字图像处理 (5)1.3.1 数字图像处理概述 (5)1.3.2 数字图像处理发展概况 (5)1.3.3数字图像处理主要研究内容 (6)1.3.4 数字图像处理的基本特点 (7)1.3.5数字图像处理的优点 (8)1.3.6 数字图像处理的应用 (8)1.4 图像锐化的研究背景 (10)1.5研究图像锐化的目的和注意事项 (10)1.6本文内容的安排 (10)2 图像锐化 (11)2.1 微分法 (11)2.1.1 梯度法（Gradieut） (11)2.1.2 Sobel算法 (13)2.1.3 LOG算子 (14)2.2 拉普拉斯算子 (14)2.3 高通滤波法 (15)2.3.1 空间域高通滤波 (15)2.3.2 频率域高通滤波 (16)2.3.3 统计差值法(用于勾边处理) (17) 2.4 MATLAB中如何实现图像锐化 (17)2.5 总结 (18)3 锐化的边缘检测法与锐化算子 (19) 3.1边缘检测法 (19)3.1.1 梯度算子 (19)3.1.2 梯度算子在MATLAB中的实现 (20) 3.2拉普拉斯算子 (21)3.3 边缘连接方法 (21)3.4 边缘检测的MATLAB实现方法 (22) 3.5 MATLAB的实现程序如下 (23)3.6 结论 (23)4 MATLAB简介及GUI设计 (24)4.1 MATLAB简介 (24)4.2图形用户界面GUI (24)4.3 GUI设计原理及简介 (25)4.4 设计方法 (25)4.4.1 图形用户界面设计工具 (25)4.4.2 菜单设计 (26)4.4.3 对话框设计 (26)4.4.4 句柄图形 (27)4.4.5 图形对象句柄命令 (27)4.5 总结 (27)5 结论与展望 (28)5.1 结论 (28)5.2 展望 (28)致谢 (29)参考文献 (30)基于MA TLAB 的图像锐化算法研究与仿真1 引言据研究，在人类所接受到的全部信息中，约有75%~80%是通过视觉系统得到的，和语言或文字信息相比，图像包含的信息量更大、更直观、更确切，因而具有更高的使用效率和更广泛的适应性。
matlab对一张均匀面成像质量的评估
matlab对一张均匀面成像质量的评估
在进行对一张均匀面的成像质量评估时，可以使用MATLAB进行分析。
一种常用的评估方法是计算图像的均匀性。
首先，可以通过计算图像的标准差或方差来评估图像的均匀性。
标准差或方差越小，表示图像的亮度或颜色分布越均匀。
另外，可以利用MATLAB中的图像直方图函数来评估图像的均匀性。
直方图可以显示图像中不同亮度或颜色级别的像素数量分布。
对于一张均匀面，其直方图应该呈现为一个均匀的柱状分布，即各个亮度或颜色级别的像素数量基本相等。
此外，可以使用MATLAB中的图像评估指标函数，如SSIM（结构相似性指标）来评估图像的质量。
SSIM可以量化图像的结构相似性和亮度相似性，从而判断图像的均匀性与一致性。
值越接近1，表示图像的均匀性越好。
总之，MATLAB提供了多种方法来评估一张均匀面的成像质量，包括计算图像的标准差或方差、分析图像的直方图以及使用图像评估指标函数。
这些方法可以帮助我们进行全面而准确的成像质量评估。
Matlab中的图像融合与融合质量评价方法详解
Matlab中的图像融合与融合质量评价方法详解引言图像融合是通过将不同传感器或不同时间、空间获取的图像融合在一起，以获得更全面、更准确的信息。
在计算机视觉和图像处理领域，图像融合被广泛应用于医学影像、卫星遥感、夜视图像、虚拟现实等诸多领域。
本文将介绍Matlab中的图像融合方法以及常用的融合质量评价方法。
一、图像融合方法的分类图像融合方法可以分为基于像素级、基于特征级和基于模型级三种。
1. 基于像素级的图像融合基于像素级的图像融合方法主要是对图像的每一个像素进行操作。
其中，加权平均融合、最大值融合、最小值融合和中值融合是常用的像素级融合方法。
在Matlab中，我们可以使用imfuse函数实现像素级的图像融合。
2. 基于特征级的图像融合基于特征级的图像融合方法主要是提取图像的特征并进行融合。
常用的特征包括边缘、纹理、颜色等。
例如，通过提取两幅图像的边缘信息，然后对边缘信息进行融合，可以得到融合后的图像。
在Matlab中，我们可以使用edge函数提取边缘信息，并使用图像运算函数对特征进行融合。
3. 基于模型级的图像融合基于模型级的图像融合方法主要是使用数学模型对图像进行处理。
常用的模型包括小波变换、多分辨率分析等。
通过将图像进行模型分解，然后对分解后的子图像进行融合，可以得到融合后的图像。
在Matlab中，我们可以使用wavelet函数实现小波变换，并使用图像运算函数对模型分解后的子图像进行融合。
二、融合质量评价方法对于图像融合结果的评价是图像融合算法研究中的重要环节。
常用的融合质量评价方法包括主观评价和客观评价两种。
1. 主观评价主观评价是通过人眼对融合结果进行视觉感受来评价融合质量。
常用的主观评价方法包括双向排序、散点图和主客观比较等。
在Matlab中，我们可以使用imshow函数对融合结果进行显示，并通过用户调查或专家评价来获得主观评价结果。
2. 客观评价客观评价是通过计算机对融合结果进行量化评价来评价融合质量。
基于Matlab的图像清晰度评价方法研究
式中 CLH、CHL 和 CHH 表示高频系数部分，这里除掉了低频 系数 CLL。 8
图像的整体亮度和总体信息，因而用高频分量和直流分量的 比作为图像相对高频分量进行判别， 得到的 G 的最大值所对 应的图像即为样本图像中最清晰的。 采用 Matlab 编程实现的评价结果如图 3， 耗时 5.604 s； 而 上述基于快速小波变换的算法耗时 5.026 s，说明计算较简单。
Image Evaluation based on Fast Wavelet Transform
ZHANG Shi-ling， SUN Xu
（School of Information and Science, Chengdu University of Technology, Chengdu Sichuan 610059, China）
0 引言
自动聚焦是机器视觉、数字视频系统中的关键技术。基 于图像处理的自动调焦系统设计就是根据获取的图像分析 出图形质量，完成图像预处理、清晰度判定，获得当前成像 状况；通过电机控制完成调焦。其核心技术就是图像的清晰 度评价函数。随着现代计算技术的发展和数字图像处理理论 的日益成熟，自动对焦技术进入一个新的数字时代，越来越 多的自动对焦算法是基于图像处理的理论。信号或图像的能 量大部分集中在幅度谱的低频和中频段，但图像轮廓的锐度 和细节的丰富度取决于图像的高频成份。因此图像模糊的本 质是高频分量损失，聚焦图像比模糊图像包含更多的细节和
LL LH HL HH
-1
0
5
10
15
20
25 图 像 /幅
30
35
40
45
50
图 1 一层离散小波变换后的频率分布 图 1 中 LL 频带，保持了原始图像内容信息，图像的能 量集中于此频带；HL 频带，保持了图像水平方向上的高频 边缘信息；LH 频带，保持了图像竖直方向上的高频边缘信 息；HH 频带，保持了图像在对角线方向上的高频信息。 1.2 基于快速小波变换的聚焦评价函数 基于上文所述的小波变换原理，文中用了一种适应于应 用环境的快速小波变换法，以减小计算量，加快计算速度。 Mallat 设计了基于滤波器组的正交小波分解和重构算法 ——Mallat 算法[8]，Mallat 算法通过一组分解滤波器 h 和 g 对信号进行滤波，然后输出结果进行二采样来实现小波分 解，分解的结果是产生长度减半的两个部分，一个是经低通 滤波器产生原始信号的平滑部分，一个是经高通滤波器产生 原始信号的细节部分。 通过 Mallat 算法可以得到一维小波变 换的快速实现。对于二维静态图像，离散小波变换可以分别 对图像数据的行和列做一维小波变换来实现。 由 FDWT 变换获取一个二维矩阵，根据图 1，将图像的 低频系数削弱其幅值，对图像的高频系数则增强其幅值；再 将高频部分取绝对值求和，可得： E (| cLH | | cHL | | cHH |) ，
基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案的研究
基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案的研究基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案的研究摘要：随着人工智能和计算机视觉的发展，户外监控图像在保障公共安全方面扮演着重要角色。
然而，户外环境中的天气因素，如雾霾和大气污染，会导致监控图像失真，降低了其清晰度和可视性。
本文基于MATLAB开展研究，提出了一种基于图像去雾和清晰化处理的方案，旨在通过算法的改进提高户外监控图像的清晰度和质量。
1. 引言随着城市化进程的加快，社会安全问题日益突出，对于户外监控设备的需求也不断增加。
然而，由于气候和环境的影响，户外监控图像中存在雾霾、雨雾等现象，导致目标物体模糊不清，降低了监控图像的可视性。
2. 图像去雾方法为了解决监控图像中存在的雾霾问题，本文提出了一种基于原图像的暗传递函数估计和导向滤波的去雾方法。
首先，利用原图像和暗通道先验原理，估计出图像中的暗传递函数。
然后，通过导向滤波的方式，对图像进行去雾处理。
导向滤波的原理是通过引导图像的细节来保持图像的细节信息，从而提高监控图像的清晰度。
3. 清晰化处理方法除了进行去雾处理外，在清晰化处理方面也有很多方法可供选择。
本文提出了一种基于图像锐化的清晰化处理方法，在图像锐化的过程中，通过增强图像的高频信息，使目标物体的边缘更加清晰，提高图像的清晰度。
4. 算法实现与实验结果在MATLAB环境下，实现了以上提出的去雾和清晰化处理方法，并对一组户外监控图像进行了实验。
实验结果表明，提出的方法在去雾和清晰化处理方面都取得了较好的效果，图像的清晰度和可视性得到了明显提升。
5. 讨论与结论本文通过改进和优化现有的图像处理算法，提出了一种基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案。
实验结果表明，该方法可以有效地去除监控图像中的雾霾和提高图像的清晰度，有助于提升户外监控图像的质量和可视性。
然而，该方法还存在一定的局限性，仍有待进一步的优化和改进。
6. 展望在未来的研究中，可以继续探索其他图像处理算法，如去雨滴、去雪花等，以进一步提高户外监控图像的质量和清晰度。
基于Matlab的图像处理算法优化与实验
基于Matlab的图像处理算法优化与实验一、引言图像处理是计算机视觉领域的重要分支，随着数字图像技术的不断发展，图像处理算法在各个领域得到了广泛的应用。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和函数，为研究人员提供了便利。
本文将探讨基于Matlab的图像处理算法优化与实验，旨在提高图像处理算法的效率和准确性。
二、图像处理算法优化1. 图像去噪图像去噪是图像处理中常见的问题，影响着图像的清晰度和质量。
在Matlab中，可以利用各种去噪算法对图像进行处理，如中值滤波、均值滤波、小波变换等。
通过比较不同算法的效果和速度，优化选择最适合的去噪方法。
2. 图像增强图像增强旨在改善图像的视觉效果，使其更加清晰和易于分析。
在Matlab中，可以使用直方图均衡化、灰度变换等方法对图像进行增强。
通过调整参数和比较实验结果，优化图像增强算法，提高图像的质量。
3. 特征提取特征提取是图像处理中的关键步骤，用于从原始图像中提取出有用信息。
在Matlab中，可以利用各种特征提取算法，如边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
通过优化算法参数和选择合适的特征描述子，提高特征提取的准确性和稳定性。
三、实验设计与结果分析1. 实验环境搭建在进行图像处理算法优化实验前，需要搭建合适的实验环境。
选择适当的Matlab版本和工具箱，并准备测试用的图像数据集。
2. 实验步骤步骤一：对比不同去噪算法在同一张图片上的效果，并记录去噪前后的PSNR值。
步骤二：比较不同图像增强方法对同一张图片的效果，并进行主观评价。
步骤三：提取同一组图片的特征，并比较不同特征提取算法的性能。
3. 实验结果分析根据实验数据和结果分析，可以得出以下结论： - 在某些情况下，中值滤波比均值滤波效果更好； - 直方图均衡化对于低对比度图像效果显著； - Harris角点检测在复杂背景下表现更稳定。
四、结论与展望通过基于Matlab的图像处理算法优化与实验研究，我们可以得出一些有益的结论，并为未来研究方向提供参考。
利用Matlab进行图像超分辨率重构的方法与技巧
利用Matlab进行图像超分辨率重构的方法与技巧随着科技的不断进步，图像处理技术也在不断发展和创新。
在图像处理领域中，图像超分辨率重构是一个备受关注的研究方向。
利用Matlab进行图像超分辨率重构可以得到高质量的高分辨率图像，为图像识别、医学图像处理等应用提供了重要的支持。
本文将探讨利用Matlab进行图像超分辨率重构的方法与技巧。
一、图像超分辨率重构概述图像超分辨率重构是指通过一系列图像处理算法和技术，从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像的过程。
这对于提高图像的视觉效果、增强细节信息、改善图像质量具有重要意义。
图像超分辨率重构的基本思想是在低分辨率图像的基础上，通过插值、边缘增强、去噪等一系列处理步骤，恢复出细节更加丰富、清晰度更高的高分辨率图像。
二、Matlab在图像超分辨率重构中的应用Matlab作为一种强大的数学计算和图像处理工具，在图像超分辨率重构中发挥了重要作用。
Matlab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像超分辨率重构的实现和优化。
下面将介绍几种常用的Matlab方法与技巧。
1.基于插值的方法插值是图像超分辨率重构中常用的一种方法。
Matlab提供了丰富的插值函数，如双线性插值、双三次插值等。
这些插值方法可以通过填充低分辨率图像的像素值来获得更高分辨率的图像。
在使用插值方法时，需要注意采样率和抗混叠滤波等参数的选择，以避免图像出现锯齿状的伪影。
2.基于边缘增强的方法边缘增强是通过增强低分辨率图像中的边缘信息来提高图像的分辨率。
Matlab中有多种边缘增强滤波器可供选择，如Sobel、Canny等。
这些滤波器可以通过增强图像中的边缘信息来改善图像质量和细节还原效果。
在应用边缘增强滤波器时，需要根据实际需求进行参数调整，以达到最佳的图像超分辨率重构效果。
3.基于去噪的方法去噪是图像超分辨率重构中不可或缺的一步。
Matlab中提供了多种去噪算法和函数，如小波去噪、非局部均值去噪等。
基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案的研究
基于MATLAB的户外监控图像去雾及清晰化处理方案的研究作者：***来源：《赤峰学院学报·自然科学版》2021年第10期摘要：隨着视频监控在各行各业的广泛应用，视频图像的清晰化处理也愈加重要。
本文针对雾霾天气下所采集的户外视频图像，构建了一个基于MATLAB的图像去雾及清晰化处理系统，将前期研究的全局直方图均衡化算法、限制对比度自适应直方图均衡算法、多尺度Retinex算法和暗通道先验算法集成到该系统中，进行大量的仿真实验，并构建图像质量评价体系对这四种算法的处理效果进行评价，进一步分析出常用的四种去雾算法所适应的不同场景。
关键词：去雾;图像处理;MATLAB;图像质量评价中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2021）10-0042-05近年来，随着科学技术的迅猛发展，数字多媒体技术也日益提高，监控视频越来越广泛地应用在交通运输、安全防护、军事领域、工农业生产，甚至居家生活等各行各业，并发挥着越来越重要的作用。
但是，户外监控视频对天气条件的要求非常敏感，尤其当下空气污染所造成的雾霾天气严重，使得监控视频所采集的图像严重退化，这就限制了景象的识别，极大地影响了监控视频发挥其效用。
所以，对监控图像以及监控视频的去雾及清晰化处理的研究就显得非常必要。
1 雾霾天气下图像的去雾化研究现状在雾霾天气下，自然光受到大气中颗粒较大的气溶胶悬浮粒子的干扰发生散射，使获取的户外图像的对比度和饱和度明显下降[2，3]。
另外，由于雾霾的存在，使得退化图像中，原来较低的灰度值产生的一定程度的提高，原本较高的灰度值却被削弱，这就大大地降低了视频图像的质量。
现如今，对恶劣天气下视频图像进行清晰化处理的方法可归为两类：基于图像特征的图像增强算法和基于物理模型的图像复原算法。
图像增强算法是从提升对比度、强化细节、改善整体视觉效果等方面对图像进行清晰化处理，这类算法虽然实用性强，但因为它并不是针对图像降质的本质原因进行研究，所以处理后的图像很有可能会造成信息损失或过饱和等现象，清晰化处理效果并不理想。
基于MATLAB的图像识别与处理算法研究
基于MATLAB的图像识别与处理算法研究一、引言图像识别与处理是计算机视觉领域的重要研究方向，随着人工智能技术的不断发展，图像处理在各个领域都有着广泛的应用。
MATLAB 作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，为图像识别与处理算法的研究提供了便利。
本文将探讨基于MATLAB的图像识别与处理算法研究的相关内容。
二、图像预处理在进行图像识别与处理之前，通常需要对图像进行预处理，以提高后续算法的准确性和效率。
常见的图像预处理操作包括灰度化、去噪、边缘检测等。
在MATLAB中，可以利用各种函数实现这些预处理操作，例如rgb2gray函数实现RGB图像到灰度图像的转换，imnoise函数添加噪声，edge函数进行边缘检测等。
三、特征提取特征提取是图像识别与处理中至关重要的一步，通过提取图像中的特征信息来描述和区分不同的目标。
在MATLAB中，可以利用各种特征提取算法实现对图像特征的提取，如HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征、LBP（Local Binary Patterns）特征等。
这些特征可以有效地表征图像的纹理、形状等信息。
四、图像分类与识别基于提取到的特征信息，可以利用各种分类器实现对图像的分类与识别。
常见的分类器包括支持向量机（SVM）、K近邻（K-Nearest Neighbors）、神经网络等。
在MATLAB中，集成了这些分类器的函数接口，可以方便地进行模型训练和测试。
通过构建合适的分类模型，可以实现对图像内容的准确分类和识别。
五、目标检测与跟踪除了图像分类与识别外，目标检测与跟踪也是图像处理领域的重要任务。
目标检测旨在从图像中定位和标记出感兴趣的目标区域，而目标跟踪则是追踪目标在连续帧中的位置变化。
在MATLAB中，可以利用深度学习框架如YOLO（You Only Look Once）、Faster R-CNN等实现目标检测与跟踪任务。
基于Matlab大雾天气下图像清晰化研究
⑥
２ １ Ｓ ｉ ｅｈ Ｅ ｇｇ ０２ ｃ． ｃ． ｎｒ． Ｔ
基于 Ｍａｌｂ大雾天气下图像清晰化研究 ｔ ａ
温 箐 笛
（ 贵州财经大学信息学院 ， 贵阳 ５０ ０ ） ５０ ４
摘
要
主要针对雾天情况下获取 的降质灰度 图， ＴＡ 建立衰减 模型 。运 用维
２１ ０ ２年 ５月 １ ¨收 到 ８
幅 图像 的灰 度级 ｒ 被视 为 区间 ［ ， ］ 的 随机 可 ０１内
ｓ＝ ７ ｒ ； Ｔ ） ０≤ ｒ １ （ ≤ （） １
变 量 ， 以定 义变换 函数 ： 可
第 一 作者简介 ： 温箐笛 （ ９Ｏ ， 贵州省 安顺 人 ， １ ８ 一） 女， 讲师 ， ｔ， 硕 研 究 ： 数据挖掘 、 机器学习 。
原 问题 ， 引 了越 来 越 多研 究 者 的 注 意 ， 吸 以下 分 别 就其研究 现状做 简要 的介 绍 。
也 越来越 严重 。一 项 调查 数 据 显 示 ， 年 中大 雾 天 一 气 所 占的 比例在逐 年 上 升 ， 大雾 天 气 会 给人 类 的 而 生产 生活 带 来 极 大 的不 便 。最 为 明 显 的 就 是 体 现 在雾 天给人 们 的 出行带 来 的 困扰 。大雾 天 气 时 ， 通 常会有 很 多航 班 被 迫 取 消 ， 速 公 路 被 迫 关 闭 ， 高 船 舶航 运 被 迫 停 航 ， 造 成 交 通 的 部 分 甚 至 全 面 瘫 会 痪 。另一方 面 ， 随着 计算 机 视 觉 与 图像 处 理技 术 的
发展 ， 户外 视 觉 系统 的研 究 与 应 用 正 在 飞 速 发 展 。 如地 形分 类 系 统 、 外 监 控 系统 、 户 自动 导 航 系 统 等
matlab对一张均匀面成像质量的评估 -回复
matlab对一张均匀面成像质量的评估-回复"Matlab对一张均匀面成像质量的评估"摘要：本文讨论了使用MATLAB对一张均匀面的成像质量进行评估的方法。
首先介绍了成像质量评估的背景和重要性，然后详细讨论了使用MATLAB 进行图像质量估计的方法。
随后，介绍了均匀面的特性以及可能的成像缺陷。
最后，通过一个具体的例子，演示了如何使用MATLAB对一张均匀面的成像质量进行评估。
第一部分：背景与重要性图像质量评估是计算机视觉领域的一个重要课题。
在许多应用中，我们希望能够从图像中自动评估出哪些因素对于图像质量的影响是显著的。
对于一张均匀面的成像，我们可以使用MATLAB的图像处理工具箱来进行评估。
第二部分：MATLAB中的图像质量评估方法MATLAB提供了一系列的算法和函数，可用于对图像质量进行评估。
常用的评估指标包括均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）。
这些指标可以帮助我们量化图像的清晰度、对比度和失真程度。
对于一张均匀面的成像，请参考下面的步骤：1. 读取图像：使用MATLAB的imread函数读取预处理的图像。
确保图像是均匀且无噪声的。
2. 灰度化处理：使用MATLAB的rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
这将为后续的图像质量评估提供简化的计算。
3. 计算均方误差（MSE）：使用MATLAB的immse函数计算均方误差（MSE）。
MSE是图像中每个像素与原始图像中对应像素差异的平方的平均值。
它是衡量成像质量的一个常用指标，数值越小，则图像质量越好。
4. 计算峰值信噪比（PSNR）：使用MATLAB的psnr函数计算峰值信噪比（PSNR）。
PSNR是一个衡量图像失真程度的指标，它的值越高，图像质量越好。
通常情况下，PSNR的阈值为30dB，当PSNR超过这个值时，我们可以认为图像质量已经接近无损。
5. 计算结构相似性指数（SSIM）：使用MATLAB的ssim函数计算结构相似性指数（SSIM）。
基于Matlab的图像清晰度评价方法研究
飘泊·绿茶彩您好！因上找到下载的修复工具带的特别多，请使下面的方法修复。
开始运行输入回车，在命令提示符下输入下面命令回车。
完后，在输入下面的回车。
如果怕输入错误，可以复制这两条指令，然后在命令提示符后击鼠标右键，打粘贴‖回车，耐心等待，直到屏幕滚动停止为止。
重启电脑。
在检查运行进入表在_下，应该只有一个正常的键值将的删除。
如果还有一个默认不管它，一般它为空。
内存操作系统系统故障电脑络硬件系统软件内存不能为修复工具显示这个内存不能为修复工具修复需要多长时间内存不能为修复工具怎么这个对话框每次开机都出现一次，我了内存不能为修复工具内存不能为修复工具软件绿版怎么使查看同主题内存修复修复工具修复工具绿版修复工具内存修复工具内存使率决内存不能为下面集几个例子给大家分析例一浏览器出现指令引的内存，或者指令引的内存。
该内存不能为。
要终止程序，请单击确定的息框，单击确定后，又出现发生内部错误，您正在使的其中一个窗口即将关闭的息框，关闭该提示息后，浏览器也被关闭。
决方法开始运行窗口，输入回车，着会出现一个息对话框‖确定。
再依次运行以下命令。
这个方法有说没必要，但重新一下那些对系统也没有坏处，反正多方下手，能决就行。
修复或升浏览器，同时打上系统补叮看过其中一个修复方法是，把系统还原到系统初始的状态下〃议将升到了。
例二有些应程序错误指令参考的内存。
该内存不能为。
决方法的预读缺技术这种最佳化技术也被到了应程序上，系统对每一个应程序的前几次启动况进行分析，然后新增一个描述套需求的虚拟内存映像‖并把这些息储存到文件夹。
一旦建立了映像，应软件的装入速度大大提高。
的预读取数据储存了最近次系统启动或应软件启动的息〃议将虚拟内存撤换，删除目录下所有文件，让重新收集程序的物理地址。
例三在下双击光盘里面的文件，显示指令引的内存。
该内存不能为‖要终止程序，请单击确定‖而在里运行却正常。
决方法这可能是系统的兼容，的系统，右键文件，属，兼容，把兼容模式运行这个程序选择上，并选择。
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例二有些应程序错误指令参考的内存。
该内存不能为。
决方法的预读缺技术这种最佳化技术也被到了应程序上，系统对每一个应程序的前几次启动况进行分析，然后新增一个描述套需求的虚拟内存映像‖并把这些息储存到文件夹。
一旦建立了映像，应软件的装入速度大大提高。
的预读取数据储存了最近次系统启动或应软件启动的息〃议将虚拟内存撤换，删除目录下所有文件，让重新收集程序的物理地址。
例三在下双击光盘里面的文件，显示指令引的内存。
该内存不能为‖要终止程序，请单击确定‖而在里运行却正常。
决方法这可能是系统的兼容，的系统，右键文件，属，兼容，把兼容模式运行这个程序选择上，并选择。
如果打了的补丁后，只要开始，运行，输入。
右键，属，也会出现兼容的眩例四关闭时出现错误，以前一直使正常，最近却在每次关闭时出现指令引的内存。
该内云之我买了两个小乌龟。
是放在水里好还是不放水好。
一天吃多少东西。
还他们的生活习惯，生存环境等等我都想了一下。
谢了。
住的地方拿个容器弄点沙石在一边垒个陆地装点水就可以了至于吃的头两天回家最好不要急着喂食观察两天也让龟龟有机会熟悉环境一般来说龟龟吃新鲜的小鱼小虾瘦肉也行如果你的龟龟很小那爵刀剪剪小如果比较大那小型的活鱼也可以的当然一些红线虫啊面包虫啊也可以就是看着恶心点还有龟龟是可以吃狗饲料的哦甚至是苹果啊香蕉拌在肉类里维生素最主要是从小养习惯只有食物新鲜干净是不会轻易拉肚子的一般拉肚子其实是由于温差过大比如一会把他放在空间里一会又拿出去晒太阳平时勤换水多晒太阳很重要晒太阳最好时机是早上和下午点后每天要记得晒晒这样幼龟最好在头两年里不要让他们冬眠。
因为冬眠很容易染上疾的还会消耗它很多的力对于不让它们冬眠的龟，可以在冬季降温时采取加温饲养的措施，小红耳的话，可以在水里放上恒温棒一般观赏鱼市臣有。
我认为水温尽量在度左右为佳；关于加热棒的水深，通常加热棒都是要全浸在水中才能操作安全的，依说明书办吧。
很要紧的是在水中放个温度计日常留水温的变化与及是否近所较的温度。
恩。
懂了这些一般的都可以应了谢谢大家了。
那两只嘘放生了我觉得这是对它们最好的。
小乌龟要怎么养？手掌大的小乌龟要怎么养？喂的东西是放在水里面吗？冬天小乌龟要怎么养啊有一只得了白眼快一个月了一直反反复复不小乌龟要怎样养才能一直活着啊？小乌龟要怎么养啊？？查看同主题小乌龟小乌龟养殖小乌龟眼睛小乌龟作文小乌龟歌词做个傻子简单活少食多餐勤换水，龟要更是要必备。
养龟不要放太多的水，不要没过龟的下面的壳只没过脚就行，要不龟就该淹死了。
跟养金鱼一样养，给它喂新鲜的小鱼小虾。
水不要高过它的头，而且还要放点能让它爬上去的东西，夏天早上或晚上让它晒晒太阳。
乌龟不喜欢吵，把它放在安静的地方。
鱼虾猪肉它们都吃，不过最爱鱼了没小鱼也可以在大鱼上切一块喂。
多换水，在水缸里小石子给它搭出块陆地，这样它可以上岸透透气Ｑ一些新鲜的小鱼小虾喂给它们吃，如果它们还很小，最好是切碎了再喂呵呵你得小乌龟多大了的一般来说，我家养乌龟都是给肉给他吃，水只要能够过龟壳的位置就可以了呵呵我家的乌龟原来养熟悉了会跟着走呵呵`他们喜欢阴暗的地方，而且呢，到了冬天的时候你要它的变化，比方说他不友学习急求作文令难忘的细节^字原真实点急求以感动或令难忘的细节为题的作文字以上星期三前要令难忘的细节高中作文字令难忘的细节，字作文令难忘的细节字作文或者我给几个题材也可以字作文素材大全作文热爱生命作文童年往事作文第一次学习急求一篇高中记叙文字，要写对自己影响最深，自己最难忘的，要有明确的线，即一条线贯穿全文，作文题目难忘的一件事要求字以上关于元旦晚会高中水平。
快点呀小弟在此谢过了。
一次难忘的失败字急求一篇以令难忘的细节为题的字作文作文令难忘的细节，字七年下数学事物的可易错题孤岛畅游是但爱鲈鱼吧…上渔者作者范仲淹江上往来，但爱鲈鱼。
君看一叶舟，出入风波里。
〔释〕渔者捕鱼的。
但只。
爱喜欢。
鲈鱼一种头大口大扁鳞细背青腹白味道鲜的鱼。
君你。
一叶舟像飘浮在水上的一树叶似的小船。
出没忽隐忽现。
〔简析〕这首语言朴实形象生动对比强烈耐寻味的小诗，反映了渔民劳作的艰辛，唤起们对民生疾苦的。
首句写江岸上来往，十分热闹。
次句写岸上的心态，揭示往来’的原因。
后二句牵过的线，指示出风浪中忽隐忽现的捕鱼小船，捕鱼的景。
鲈鱼虽味，捕捉却艰辛表达出诗对渔疾苦的同，深含对但爱鲈鱼的岸上的规劝…上和风波两种环境，往来和一叶舟两种态往来和出没两种动态强烈对比，显示出全诗旨在所在考古学但爱鲈鱼。
的上一句是什么？江上往来但爱鲈鱼的作者是谁江上往来但爱鲈鱼的题目是什么江上往来，但爱鲈鱼的思只要思其它免谈江上往来，但爱鲈鱼中的是什么思？肌！！查看同主题鲈鱼鲈鱼吃法鲈鱼好处鲈鱼市绸鲈鱼作林逸烟江上渔者作者范仲淹江上往来，但爱鲈鱼。
君看一叶舟，出入风波里。
江上往来江上往来但爱鲈鱼。
君看一叶舟出没风波里。
范仲淹江上往来，但爱鲈鱼。
君看一叶舟，出没风波里。
江上渔者范仲淹范仲淹出生于江苏的苏州古称吴县，这地方的江中出一种身扁狭头大嘴大鳞细味道鲜的鱼鲈鱼。
此诗写出了江上渔者生活的艰辛，充满同之心。
江上往来但爱鲈鱼君看一叶舟出没风波里江上渔者作者范仲淹江上往来，但爱鲈鱼。
君看一叶舟，出入风波里。
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缩放是指显示比例，同一篇文章只能同时放大或缩小查看。
不可能啊，那是一道考题你确定这道题是这么问吗？一篇文档只能对内部文字实现不同单词或段落实现字全大小的自由控制。
显示比例是指在打开文档里显示的放大或缩小，只对察看者有影响，对文档内容无影响。
只能整篇文档同时放大或缩校电脑络小说电子数时事治你真棒，学习了在中可以设置文字缩放，在穴了文字后，可在字对话框的在中绘制形如何能做到形和形中添加的文字能等比例缩放在中怎么将段落按的比例缩放里面有文字和，当选择全部，设置段落，看不见，我从天息历史记录里面粘了几段文字到里，然后这些文字的软件的储蓄拼音打什么字母哪播放器旁边还有个虚拟遥控器快播下载完！在播放为什么播放时老是隔几秒一卡隔几秒一卡！和上面的区别大不大？请问什么叫无损格式。
怎么下载歌曲下载之后怎么拉入。
我是菜鸟求大手我啊怎么展开模型的贴的或许所的都早已习惯于污浊了但我们仍然固执地制造被珍惜的清新蔡吉求求你们了，帮帮我吧，急啊能不能多点你是命中定，就要让我爱得死心塌地；你是前世孽缘，就要祈祷是百年后再见；你是有缘无分，就要警告月老别乱搭线；你是青梅竹马，就要持纯的两小无猜；你是同桌的你，就要弹一次吉他给她听；你是朦胧初恋，就要青涩的爱轻轻作别；你是梦中，就要相思化作一往无前；你是甩我的，就要祝你找到更好的；你是被甩的，就要真心的说我不配你；你是曾经的诗，就要默默听你歌吟生命；你是炽烈的火，就要尽一生刻骨缠绵；你是冷冷的风，就要随你浪迹天涯呵；你是的冰，就要做只爱冷的北极熊；你是平凡的草，就要化作原野的风歌唱；你是璀璨的星，就要甘做亮丽背后的夜；你是柔的水，就要做被水缠绕的铁汉；你是多年重逢，就要问一声朋友你好吗；你是老夫老妻，就要什么也别说在一起就好。
社会话题文化艺术社会民生育运动文学科你是就要一起造句你是就要这样的句型造句谁没事帮我过过升升到现在里面打出来的东西归你你是就要共同造句朋友和我分手怎么挽回？我们为的一条息，例如·做我老婆我你是小树，就要汲取天地华，为参天大树恋爱劝各位要考研的同学要想好你是为什么考研如果是为了找个好点的工作就要选好要考的专业您好，你是个申请功的吗？我想年去，是不是现在就要申请？申请前需要先做什么你是我心中的一首歌，怎么排双舞，要降向上的，高中生的舞蹈，最近就要，已看过，请荐相关能否帮帮我，我有严重的胆碱寻麻疹，一热就要崩溃，你是怎么好的，能否详细帮帮我，你好，过几天我就要去三源培训了，我可以请你几个吗？是不是进了培训的基本都能正式被录取？自考行管理你好你说的燕园是卷子的字叫燕园还是在叫燕园的书买对我卷子？我明天就要考试作文题目是想起了谁，你感到怎么样？明天就要交了，拜托了各位我明天就要从湖州出发去西塘了是学生一个，打算住四天，时间比较紧急我又是个路痴，所有求助你啊淘宝开店需要费想忘也忘不了了呕心沥血地作呕心沥血地奋斗学习历史话题民俗传统烹饪方法时事治谢谢！关联词填空我认识到自己呕心沥血地作，一定能写出真正打像呕心沥血赴汤蹈火地词语上联贝多芬呕心沥血普曲呕心沥血是不是形容为事业工作文艺作等心艰苦的词语呕心沥血思呕心沥血曲呕心沥血造句呕心沥血近义词安琪书学习英文作文修改。
高手跪求辩论题主动会吃亏，求大神指导，最好能长篇阔论，这逆向思维还真有点难度。
西北望，天狼！这句何？想求一个形容朝夕之间一夜之间顷刻之间变化落差极大的语。
肌望大侠指指。
小谢过了。
什么词语来形容家乡的那种神圣京东城工客服电话热线是多少刘猛小说全集下载，谢谢渔圈是？生气地英语翻译日者主悭吝，重轻义，又不积。
食神伤很多主望强喜奉承，藐他，常存他不如己之心。