本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等

1.1 概述 1.2 图像处理的内容 1.3 图像处理的特点 1.4 图像的数据格式 1.5 视觉现象 1.6 颜色与颜色空间 1.7 图像处理系统框图

一、设计应掌握的基础资料 进行活性污泥系统的工艺计算和设计时，首先应比较充分地掌握与废水、污泥有关的原始资料并确定 设计的基础数据，主要有： ①废水的水量、水质及其变化规律； ②对处理后出水的水质要求； ③对处理中产生的污泥的处理要求； ⎯⎯以上属于设计所需要的原始资料

图像处理就是将客观世界中的物体映射成数字化图像, 然后用数学方法通过编程在计算机中进行处理、存储 和显示。与数字音频类似,数字图像的数据量一般都 比较大,在存储时会占用大量的空间,因此需要对图 像进行压缩编码。本章主要介绍色彩的基本概念和表 示方法、图像数据压缩的基本算法、图像的存储和编 辑处理的基本方法

并行同步问题分析 采样同步、数据传输同步、存储处理同步 并行同步的解决方案 采样时钟分配、多ADC复位同步、多通道数据传输同步、多通道存储同步

在科技出版物的创作中,参考文献的组织是一个不可缺少的标准过程。 我们已经在4.3.6节和8.3.2节中讲解了如何利用 thebibliography环境来排 版参考文献,以及如何在正文中引用其中的条目。有时候作者会发现在绝大 多数文章中他经常引用的是同样作品。与此类似,在同一个领域工作的研究 人员参考的论文也大致相同。这也就是说在不同文档的 thebibliography环 境中经常有大量重复的条目,在一个研究所中的同事与同事之间处理的文档 里也有类似的情形

作为一个比较全面的方法,面向对象分析由五个主要步骤组成,即确定类 与对象,识别结构,识别主题,定义属性和定义方法。一旦建立了模型,就可 以由五个层次来表示,它们是: 主题层主题给出分析模型的总体概貌。 对象层对象是数据及其处理的抽象。它反映了系统保存和处理现实世界 中某些事物的信息的能力

 大数据处理的基本流程  大数据处理模型  大数据关键技术  大数据处理工具  大数据时代面临的新挑战 WordCount 关联规则基本模型 聚类 本章内容首先介绍了大数据处理的基本流程和大数据处理模型，接着介绍了大数据的关键技术，其中，云计算是大数据的基础平台和支撑技术，本章以Google 的相关技术为主线，详细介绍Google 以及其他众多学者和研究机构在大数据技术方面已有的一些工作，包括文件系统、数据库系统、索引和查询技术、数据分析技术等；接下来，介绍了大数据处理平台和工具，就目前技术发展现状而言，Hadoop 已经成为了大数据处理工具事实上的标准。最后，介绍大数据时代面临的新挑战，包括大数据集成、大数据分析、大数据隐私问题、大数据能耗问题、大数据处理与硬件的协同、大数据管理易用性问题以及性能测试基准。 大数据采集架构 预测模型

采样数据输出形式 采样数据接收方法 为什么要大容量存储？ 怎么实现大容量存储？ 如何利用大容量数据？

地理信息系统的数据源是指建立地理信息系统数据库所需要的各种类型数据的来源。 地理信息系统的数据源是多种多样的，并随系统功能的不同而不同，主要包括以下各种：