DIP实验六
dip首件检验流程规范
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dip工作总结
dip工作总结一、引言近期，作为DIP（数字图像处理）部门的一员，我积极参与了各项工作。
本文将对我在DIP工作中的任务、技能应用和成果等方面进行总结。
二、项目一：图像去噪处理在本项目中，我主要负责图像去噪处理的算法研究和实现。
经过对多种经典去噪算法的了解和分析，我选择了适用于不同场景的混合型算法。
在算法选择过程中，我考虑了图像的类型、噪声类型和计算效率等方面，最终取得了较好的去噪效果。
为了保证算法的准确性和稳定性，我采用了大量的图像样本进行测试。
通过实验，我发现该算法在不同噪声水平和图像尺寸下都能够取得较好的去噪效果。
此外，我还尝试优化了算法的计算过程，提高了处理速度和计算效率。
三、项目二：图像分割与目标检测在这个项目中，我负责图像分割和目标检测算法的研究与应用。
针对图像分割任务，我学习了基于区域的分割算法和基于边缘的分割算法，并进行了实验比较。
最终，我选择了一种基于超像素的分割方法，能够较好地提取出图像中的目标。
在目标检测任务中，我学习了卷积神经网络（CNN）的基本原理和常用的目标检测算法，如Faster R-CNN和YOLO等。
我根据项目的需求，选取了适合场景的目标检测算法，并进行了模型训练和优化。
实验结果表明，该算法在目标检测方面表现出色，成功捕捉到了图像中的目标物体。
四、项目三：图像增强与特效处理作为项目三的一部分，我尝试了图像增强和特效处理的算法研究与实践。
我学习了图像锐化、对比度增强、色彩调整等常用的图像增强算法，并根据工作需求，选择了适合场景的算法进行应用。
此外，我还尝试了添加滤镜和特效等图像处理操作，以提升图像的表现效果。
为了验证算法的效果，我对多种图像进行了实验。
结果显示，图像经过我所选用的算法处理后，质量和视觉效果有了明显的提升。
不仅如此，我还尝试了对不同类型图像的增强和特效处理，如自然风光、人物肖像和食物图片等。
通过不同样本的实验，算法的鲁棒性和适应性得到了充分验证。
五、总结与展望通过参与以上项目，我不仅深入了解了DIP领域的算法和技术，还提高并应用了相关的图像处理技能。
《EDA技术及应用》实验指导书
实验一组合逻辑器件设计一、实验目的1、通过一个简单的3－8译码器的设计,掌握组合逻辑电路的设计方法。
2、掌握组合逻辑电路的静态测试方法。
3、初步了解QUARTUS II原理图输入设计的全过程。
二、实验主要仪器与设备1、输入：DIP拨码开关3位。
2、输出：LED灯。
3、主芯片：EP1K10TC100－3。
三、实验内容及原理三-八译码器即三输入，八输出。
输出与输入之间的对应关系如表1-1-1所示。
表1-1 三-八译码器真值表四、预习要求做实验前必须认真复习数字电路中组合逻辑电路设计的相关内容（编码器、译码器）。
五、实验步骤1、利用原理图设计输入法画图1-1-1。
2、选择芯片ACEX1K EP1K10TC100-3。
3、编译。
4、时序仿真。
5、管脚分配，并再次编译。
6、实验连线。
7、编程下载，观察实验结果。
图1-1 三-八译码器原理图六、实验连线用拨码开关的低三位代表译码器的输入（A，B，C），将之与EP1K10TC100-3的管脚相连；用LED灯来表示译码器的输出（D0～D7），将之与EP1K10TC100-3芯片的管脚相连。
拨动拨档开关，可以观察发光二极管与输入状态的对应关系同真值表中所描述的情况是一致的。
七、实验结果八、思考题在输入端加入使能端后应如何设计？附：用硬件描述语言完成译码器的设计：：LIBRARY IEEE;USE IEEE.STD_LOGIC_1164.ALL;ENTITY T2 ISPORT(A: IN STD_LOGIC_VECTOR(2 DOWNTO 0);Y: OUT STD_LOGIC_VECTOR(7 DOWNTO 0));END T2;ARCHITECTURE A OF T2 ISBEGINWITH A SELECTY <= "00000001" WHEN "000","00000010" WHEN "001","00000100" WHEN "010","00001000" WHEN "011","00010000" WHEN "100","00100000" WHEN "101","01000000" WHEN "110","10000000" WHEN OTHERS;END A;实验二组合电路设计一、实验目的1、掌握组合逻辑电路的设计方法。
国家开放大学《计算机网络》课程实验报告(实验六 计算机网络综合性实验)
计算机网络实验报告实验时间：参加人员：一、实验名称：实验六计算机网络综合性实验；二、实验内容1. 任意捕获一个数据包，分析其数据链路层格式、网络层格式和传输层格式，加深学生对计算机网络分层概念的理解。
2. 地址解析协议（ARP）是LAN 环境中最重要的协议之一。
ARP 允许你的网络上使用的设备自动将物理（MAC）地址映射为IP 地址，因此需要对ARP 有很详细的了解，并清楚它是怎样工作的。
3. 传输控制协议（TCP）是互联网上最常用的协议，TCP 可以保证数据传输的可靠性。
很多互联网服务，比如HTTP、FTP、SMTP 和Telnet，都要依靠TCP 来传输数据。
另外，很多传统的LAN 程序，比如文件传输和SQL 也都要使用TCP 协议。
三、实验步骤1．捕获报文基本分析实验（1）打开SnifferPro程序后，选择Capture（捕获）→Start（开始），或者使用F10键，或者是工具栏上的开始箭头。
图1 SnifferPro软件界面（2）一小段时间过后，再次进入Capture（捕获）菜单，然后选择Stop（停止）或者按下F10键，还可以使用工具栏。
（3）按F9键来执行“停止并显示”的功能，或者可以进入Capture（捕获）菜单，选择“停止并显示”。
（4）停止捕获后，在对话框最下角增加了一组窗口卷标，包括高级、解码、矩阵、主机表单、协议分布和统计信息。
（5）选择解码卷标，可以看到SnifferPro缓冲器中的所有实际“数据”。
分析该卷标结构及其内容。
2．捕获并分析地址解析协议（ARP）（1）选择“捕获”→“定义过滤器”。
（2）在“定义过滤器”中，选择“文件”→“新建”。
（3）将这个文件命名为ARP，单击OK，然后单击“完成”。
（4）现在选择“高级”，从协议列表中选择ARP。
（5）单击OK，关闭定义过滤器窗口。
已经定义了过滤器，可以按F10来捕获流量。
（6）输入arp-dIP来清除默认网关上的ap，这个命令中的IP是你的默认网关IP地址，然后Ping你的默认网关。
DIP课程实验
Digital Image Processing Homework课程实验实验题目（任选其中两个完成，欢迎多选）：∙实验1: 图像增强∙实验2: 图像分割与边缘检测∙实验3: 图像几何变换∙实验4: 图像特征与理解∙实验5: 图像压缩与编码∙实验6: 图像复原∙实验7: 图像频域处理∙实验8: 图像数学形态学处理实验1：图像增强一、实验目的：学会常用图像增强与平滑的算法。
二、实验要求：1．直方图计算与显示，直方图拉伸与均衡；2．灰度变换算法；3．燥声去除算法；4．图象锐化算法。
三、实验步骤：1．利用工具（如ACDSee、PhotoShop）将JPG图像文件转换为BMP图像文件；2．根据BMP格式，将图像内容读入内存数组；3．调用各种算法处理读入的图像；4．注意不同处理方法对边缘的影响。
四、实验图像：Sample1-1.jpg（原始图像）Sample1-2.jpg（加噪声后的图像）实验2：图像分割与边缘检测一、实验目的：学会常用图像分割与边缘检测算法。
二、实验要求：1．用灰度阈值法、区域生长与聚合算法实现图象分割；2．用梯度算子检测图像中的边缘；3．用Sobel算子检测图像中的边缘；4．实现投影法和差影算法。
三、实验步骤：1．利用工具（如ACDSee、PhotoShop）将JPG图像文件转换为BMP图像文件；2．根据BMP格式，将图像内容读入内存数组；3．调用算法；4．比较处理结果。
四、实验图像：Sample2-1.jpg Sample2-2.jpg实验3：图像几何变换1、Image Printing Program Based on Halftoning (Pattern 半影调法，图案法)The following figure shows ten shades of gray approximated by dot patterns. Each gray level is represented by a 3 x 3 pattern of black and white dots. A 3 x 3 area full of black dots is the approximation to gray-level black, or 0. Similarly, a 3 x 3 area of white dotsrepresents gray level 9, or white. The other dot patterns are approximations to gray levels in between these two extremes. A gray-level printing scheme based on dots patterns such as these is called "halftoning" Note that each pixel in an input image will correspond to 3 x 3 pixels on the printed image, so spatial resolution will be reduced to 33% of the original in both the vertical and horizontal direction. Size scaling as required in (a) may furtherreduce resolution, depending on the size of the input image.(a) Write a halftoning computer program for printing gray-scale images based on the dotpatterns just discussed. Your program must be able to scale the size of an input image so that it does not exceed the area available in a sheet of size A4 (21.6 x 27.9 cm). Yourprogram must also scale the gray levels of the input image to span the full halftoning range.(b) Write a program to generate a test pattern image consisting of a gray scale wedge ofsize 256 x 256, whose first column is all 0's, the next column is all 1's, and so on, with the last column being 255's. Print this image using your gray-scale printing program.(c) Print iamges Sample4-1.jpg, Sample4-2.jpg and Sample4-3.jpg using your gray-scaleprinting program.2、Reducing the Number of Gray Levels in an Image （二值化）(a) Write a computer program capable of reducing the number of gray levels in a image from 256 to 2, in integer powers of 2. The desired number of gray levels needs to be a variable input to your program.(b) Download the image Sample4-4.jpg and run your program.3、Zooming and Shrinking Images by Pixel Replication （基于像素插补的放大缩小） (a) Write a computer program capable of zooming and shrinking an image by pixelreplication （插补）. Assume that the desired zoom/shrink factors are integers. You may ignore aliasing effects.(b) Download the image Sample4-5.jpg and use your program to shrink the image from 1024 x 1024 to 256 x 256 pixels.(c) Use your program to zoom the image in (b) back to 1024 x 1024. Explain the reasons for their differences.4、Zooming and Shrinking Images by Bilinear Interpolation （基于双线性插值的放大缩小）(a) Write a computer program capable of zooming and shrinking an image by bilinear interpolation. The input to your program is the desired size of the resulting image in the horizontal and vertical direction. You may ignore aliasing effects.(b) Download the image Sample4-5.jpg and use your program to shrink this image from 1024 x 1024 to 256 x 256 pixels.(c) Use your program to zoom the image in (b) back to 1024 x 1024. Explain the reasonsfor their differencesSample4-1.jpgSample4-2.jpgSample4-3.jpgSample4-4.jpgSample4-5.jpg实验4：图像特征与理解实验5：图像压缩与编码一、实验目的：掌握数字图像的基本压缩与编码技术。
DIP实验课课件-zsj
数据可视化
通过图表、图像等形式呈 现数据分析结果，帮助理 解数据规律和趋势。
实验结果解读
结果解释
根据数据分析结果，解释实验现 象和数据背后的原因。
结果评估
对实验结果进行评估，判断是否达 到预期目标，并提出改进建议。
结果应用
将实验结果应用于实际情境，为解 决实际问题提供指导和支持。
详细描述
Dip实验操作流程如下
Dip实验操作流程
2. 在试管中加入适量 的有机溶剂和反应物， 磁力搅拌均匀。
4. 磁力搅拌一定时间 后，再次记录吸光度。
3. 用滴定管加入适量 的滴定液，记录初始 吸光度。
Dip实验操作流程
5. 根据吸光度变化计算离解常 数。
6. 清洗实验器材，整理实验台。
注意事项：确保所有器材干燥清 洁，避免试剂污染，注意安全操
Dip实验课课件-zsj
• 实验课程简介 • Dip实验基础知识 • Dip实验操作步骤 • Dip实验数据分析 • Dip实验案例展示 • 总结与展望
01
实验课程简介
实验课程目标
01
02
03
04
掌握Dip实验的基本原理和技 术。
培养学生对生物信息学的兴趣 和热爱。
提高学生独立思考和解决问题 的能力。
根据实验要求，对样品进行适当的处理， 如离心、洗涤等。
结果观察
观察实验结果，记录数据并进行必要的分 析。
加入Dip溶液
将适量的Dip溶液加入到样品中，确保充 分混合。
洗涤
洗涤掉未结合的Dip，以提高实验的特异性。
孵育
将混合物在适宜的温度和时间下孵育，以 确保Dip与样品充分反应。
dip工作总结报告
dip工作总结报告一、引言这份DIP工作总结报告旨在对我在过去一段时间内所从事的DIP 工作进行总结和回顾，对工作中的问题和经验进行分析和总结，以期对今后的工作提供指导和参考。
二、项目概述1. 项目名称：DIP（Digital Image Processing）工作总结报告2. 项目背景：DIP作为一门计算机科学技术，通过利用计算机技术对数字图像进行处理和分析，已在许多领域获得了广泛应用，包括医学、安防、图像识别等。
3. 项目目标：本次DIP工作总结报告的主要目标是对我在DIP领域的工作进行回顾和总结，分析工作中的问题和经验，提出改进和优化的方案，为今后的工作提供参考。
三、工作回顾在过去的一段时间内，我主要从事以下方面的DIP工作：1. 图像预处理：对输入图像进行去噪、平滑、增强等处理，以提高后续处理算法的准确性和稳定性。
2. 特征提取：运用各种特征提取方法，如灰度共生矩阵（GLCM）、Gabor滤波器等，从图像中提取出有代表性的特征，用于后续的图像分类、识别等任务。
3. 图像分割：采用不同的分割算法，如阈值分割、边缘检测等，将图像分割为不同的区域，以便进行目标检测、目标跟踪等应用。
4. 目标检测与识别：使用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），进行目标检测和分类。
通过训练模型，实现对图像中目标的自动识别和分类。
5. 性能评估与分析：针对不同的DIP任务，对所设计的算法进行性能评估和分析，包括准确率、召回率、误判率等指标的计算和分析。
四、工作中的问题与解决方案在DIP工作中，我也遇到了一些问题，但通过不断的努力，我也找到了相应的解决方案。
1. 数据集缺乏：针对某些特定的DIP任务，由于缺乏大规模的数据集，导致在算法的验证和评估上存在困难。
解决方案是通过数据增强、跨领域迁移等方法，扩充数据集的规模和多样性，并改进算法以适应不同数据集的特点。
2. 算法优化：某些DIP任务的算法存在准确率不高或处理效率低下的问题。
dip测试操作流程
dip测试操作流程English Answer:Materials:Dipstick test strips.Urine sample.Timer.Instructions:1. Remove the dipstick from the container.2. Dip the end of the dipstick into the urine sample for 5-10 seconds.3. Remove the dipstick and hold it vertically.4. Allow the drops of urine to run down the test strip and mix with the reagents on the strip.5. After 30-60 seconds, compare the colors on the test strip to the color chart provided on the container.6. Record the results.Interpretation:The color changes on the dipstick will indicate the presence and concentration of certain substances in the urine sample. The color chart provided with the dipstick will typically include the following parameters:pH: The acidity or alkalinity of the urine.Specific gravity: The concentration of solutes in the urine.Glucose: The presence of sugar in the urine.Ketones: Breakdown products of fatty acids that may indicate a metabolic disorder.Protein: The presence of protein in the urine, which may indicate kidney disease.Urobilinogen: A breakdown product of hemoglobin that may indicate liver disease.Bilirubin: A breakdown product of red blood cells that may indicate liver disease.Leukocytes (WBC): The presence of white blood cells in the urine, which may indicate an infection.Nitrite: A bacterial enzyme that may indicate aurinary tract infection.Troubleshooting:If the colors on the test strip are faint or difficult to interpret, repeat the test.If the results are abnormal, consult with a healthcare professional for further evaluation.中文回答：dip测试操作流程。
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DIP实验六
彩色人脸图像肤色检测
班级：08计算机
学号：082
姓名：林
一．目的：学习一种彩色图像区域分割的方法
二．步骤：
分别在RGB和HSV(或HIS)彩色空间，在测试图像中利用手工选择皮肤样本，得出肤色在彩色空间中的均值和方差；
选择不同距离（棋盘距离、欧氏距离等）度量，计算被测试图像各像素到肤色样本中心的距离，利用方差做阈值，确定该像素色彩是否属于肤色。
三．测试图像：face.jpg
四．结果图像：将不在肤色空间的像素置0，仅在被测试图像中留下肤色像素，并作为结果输出该图像。
五．采用技术及主要计算公式：
用roiploy函数手工选择皮肤样本。
用imhist函数计算样本的直方图向量。
用statmoments函数计算样本的方差。
用方差做阈值，用colorseg函数，分别用euclidean和mahalanobis方法分割图像。
用rgb2hsv函数把RGB图像转化成HSV图像。
用以上方法对HSV图像进行相同处理。
六．实验结果:
RGB和HVS的样本的方差
Face
RGB样本
RGB用mahalanobis分割
RGB用euclidean分割
RGB转化成HSV
HSV样本
HSV用mahalanobis分割
HSV用euclidean分割
七．实验小结：
RGB中，mahalanobis的分割效果比euclidean好。
HSV中，mahalanobis分割方法正常，euclidean分割方法失效。
程序清单：
imgseg.m
function [g1,g2,unv1,unv2] = imgseg
f1 = imread('face.jpg');
%交互式指定样本
[B1,c,r] = roipoly(f1);
%求直方图向量
p1 = imhist(f1(B1));
%计算方差
[v1,unv1]=statmoments(p1,2);
unv1
%把取得的样本对应的二值图像B中的交互选择区域用原图像的颜色填充red=immultiply(B1,f1(:,:,1));
green=immultiply(B1,f1(:,:,2));
blue=immultiply(B1,f1(:,:,3));
g1=cat(3,red,green,blue);
figure,imshow(g1);
%计算相关参数
[M,N,K]=size(g1);
I=reshape(g1,M*N,3);
idx=find(B1);
I=double(I(idx,1:3));
[C,m]=covmatrix(I);
%使用colorseg函数方法分割图片（mahalanobis欧式距离方法）F1=colorseg('mahalanobis', f1, sqrt(unv1(2)), m, C);
F2=logical(uint8(round(F1)));
red=immultiply(F2,f1(:,:,1));
green=immultiply(F2,f1(:,:,2));
blue=immultiply(F2,f1(:,:,3));
G1=cat(3,red,green,blue);
figure,imshow(G1);
%使用colorseg函数方法分割图片（euclidean棋盘距离方法）
F3=colorseg('euclidean', f1, sqrt(unv1(2)), m);
F4=logical(uint8(round(F3)));
red=immultiply(F4,f1(:,:,1));
green=immultiply(F4,f1(:,:,2));
blue=immultiply(F4,f1(:,:,3));
G2=cat(3,red,green,blue);
figure,imshow(G2);
%RGB转化为HSV
f2 = rgb2hsv(f1);
figure,imshow(f2);
%交互式指定样本
[B2,c,r] = roipoly(f2);
%求直方图向量
p2 = imhist(f2(B2));
%计算方差
[v2,unv2]=statmoments(p2,2);
unv2
%把取得的样本对应的二值图像B中的交互选择区域用原图像的颜色填充red=immultiply(B2,f2(:,:,1));
green=immultiply(B2,f2(:,:,2));
blue=immultiply(B2,f2(:,:,3));
g2=cat(3,red,green,blue);
figure,imshow(g2);
%计算相关参数
[M,N,K]=size(g2);
I=reshape(g2,M*N,3);
idx=find(B2);
I=double(I(idx,1:3));
[C,m]=covmatrix(I);
%使用colorseg函数方法分割图片（mahalanobis欧式距离方法）
F5=colorseg('mahalanobis', f2, sqrt(unv2(2)), m, C); F6=logical(uint8(round(F5)));
red=immultiply(F6,f2(:,:,1));
green=immultiply(F6,f2(:,:,2));
blue=immultiply(F6,f2(:,:,3));
G3=cat(3,red,green,blue);
figure,imshow(G3);
%使用colorseg函数方法分割图片（euclidean棋盘距离方法）
F7=colorseg('euclidean', f2, sqrt(unv2(2)), m); F8=logical(uint8(round(F7)));
red=immultiply(F8,f2(:,:,1));
green=immultiply(F8,f2(:,:,2));
blue=immultiply(F8,f2(:,:,3));
G4=cat(3,red,green,blue);
figure,imshow(G4);。