图像分析：此存储库包含在图像分析模型中使用的所有必要技术。 即特征提取，过滤，掩膜，噪声消除以及更多这些代码是在MATLAB 2015中编写的

反锐化掩膜

NMOS的掩膜和典型工艺流程 * Mask 确定对象 工艺流程 出发点 P型掺杂硅晶圆(=75-200mm)，生长1m厚氧化层, 涂感光胶 (Photoresist) 1 有源区 紫外曝光使透光处光胶聚合, 去除未聚合处(有源区)光胶, 刻蚀(eching)氧化层, 薄氧化层(thinox)形成, 沉淀多晶硅层, 涂感光胶 2 离子注入区 曝光, 除未聚合光胶, 耗尽型NMOS有源区离子注入, 沉淀多晶硅层, 涂感光胶 3 多晶硅线条图形 曝光, 除未聚合光胶, 多晶硅刻蚀, 去除无多晶硅覆盖的薄氧化层，以多晶硅为掩膜进行n扩散，漏源区相对于栅结构自对准，再生长厚氧化层, 涂感光胶 4 接触孔窗口(Contacts cut) 曝光, 除未聚合光胶, 接触孔刻蚀, 淀积金属层, 涂感光胶 5 金属层线条图形 曝光, 除未聚合光胶, 金属层刻蚀, 钝化玻璃层形成, 涂感光胶 6 焊盘窗口(Bonding pads) 曝光, 除未聚合光胶, 钝化玻璃层刻蚀

利用xml文件产生mask.tif，可指定产生的mask。安装multiresolutionimageinterface时略有困难

掩膜提取matlab代码虹膜 虹膜识别算法Daugman算法与Hough变换与Matlab的比较。 描述： 虹膜是可以执行高置信度识别的最重要的生物识别方法之一。 虹膜包含丰富且随机的信息。 大多数商业虹膜识别系统都使用Daugman算法。 本项目中使用的算法来自开放源代码，并稍加修改，如果您想使用源代码，请先检查LICENSE！ 道格曼算法： 其中I（x，y）是眼睛图像，r是在图像（x，y）上搜索的半径，G（r）是高斯平滑函数。 该算法从瞳Kong开始搜索，以检测最大像素值（偏导数）的变化。 霍夫变换： 霍夫变换是一种用于图像分析，计算机视觉和数字图像处理的特征提取技术。 其中（xi，yi）是中心坐标，r是半径。 通常，眼睛将由瞳Kong和角膜缘的两个圆圈（虹膜区域）以及上下眼睑的两个抛物线建模 它开始从水平方向检测眼睑，然后从垂直方向检测瞳Kong和虹膜边界。 标准化和功能编码： 从圆到长方形块通过使用1D Log-Gabor滤波器。 为了提取9600位虹膜代码，上下眼睑将被处理成9600位编码的蒙版。 匹配： 汉明距离（HD）： Q和R是要比较的主题，包含20x480 = 960

文中介绍了美国地质勘探调查局(United States Geological Survey:USGS)针对Landsat TM/ETM+数据所开发的一种自动化厚云检测算法(Automatic Cloud Cover Assessment:ACCA)。该算法以TM/ETM+传感器的热波段数据为基础,并通过两个以热波段数据为处理核心的过滤步骤来识别出最终的云像元。ACCA算法的主要特点是能够针对厚云高亮低温的特性并结合多个综合性特征阈值来有效检测出图像中的云团,此外对于云边界廓线的定位精度也较高。

利用掩膜图像来获取图像的任意区域，该程序可以直接运行。

SLM相位掩膜

python掩膜操作，包含程序运行结果图，绝对有用，亲测有效

matlab图像处理掩膜代码 cmake qt capture images 进度 目前正在做融合，处理高动态 框架 dependence cmake qt5 vimba(in dir) yaml-cpp opencv 步骤 拍摄图片(横竖条纹) 标定位置求解投影仪相机位置关系(matlab) 矫正条纹 拍摄条纹 求解相位(matlab) qt多线程,QThread类 直接使用qt已经封装好的多线程函数 run() 重写run()函数，run()为纯虚函数，需要在子类中重写 run()里面才是子线程 子线程中启用事件循环exec(); 问题 多线程启动失败，并出现QThread: Destroyed while thread is still running(线程还未开始，主线程就结束了) QEventLoop: Cannot be used without QApplication,未启用QApplication，主线程未进入事件循环 '''c++ QApplication return a.exec(); ''' 多线程如何访问成员变量,可以，注意加锁 start启动子线程后，主程