1.什么是中值堆？什么是栈啊？
2.ImageJ 图像处理软件
3.谁有通达信主力先锋指标公式呢？
4.改进CNN＆FCN的晶圆缺陷分割系统
5.图像处理翻译

什么是堆？什么是栈啊？

       堆（英语：heap)是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是线源一个可以被看做一棵树的数组对象。

       栈（stack）又名堆栈，码中它是源线源码一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的公式线性表。这一端被称为栈顶，中值it服务系统源码相对地，线源把另一端称为栈底。码中

       向一个栈插入新元素又称作进栈、源线源码入栈或压栈，公式它是中值把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的线源栈顶元素；从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是码中把栈顶元素删除掉，使其相邻的源线源码元素成为新的栈顶元素。

扩展资料：

       一、公式堆的算法思想

       不必将值一个个地插入堆中，通过交换形成堆。手机改源码假设根的左、右子树都已是堆，并且根的元素名为R。这种情况下，有两种可能：

       （1） R的值小于或等于其两个子女，此时堆已完成。

       （2） R的值大于其某一个或全部两个子女的值，此时R应与两个子女中值较小的一个交换，结果得到一个堆，除非R仍然大于其新子女的一个或全部的两个。这种情况下，我们只需简单地继续这种将R“拉下来”的过程，直至到达某一个层使它小于它的子女，或者它成了叶结点。

       二、栈的123源码补码基本算法

       1、进栈（PUSH）算法

       ①若TOP≥n时，则给出溢出信息，作出错处理（进栈前首先检查栈是否已满，满则溢出；不满则作②）。

       ②置TOP=TOP+1（栈指针加1，指向进栈地址）。

       ③S(TOP)=X，结束（X为新进栈的元素）。

       2、退栈（POP）算法

       ①若TOP≤0，则给出下溢信息，作出错处理(退栈前先检查是否已为空栈， 空则下溢；不空则作②)。

       ②X=S(TOP)，（退栈后的元素赋给X）。

       ③TOP=TOP-1，办卡源码结束（栈指针减1，指向栈顶）。

       百度百科-堆

       百度百科-栈

ImageJ 图像处理软件

       ImageJ是一款功能丰富的图像处理软件，专为科学家与研究者设计，用于处理与分析科学图像。它包含多个版本，如ImageJ2与Fiji，其中Fiji整合了ImageJ1.x与ImageJ2版本，确保用户在不同数据结构间无缝转换。自年开发以来，它持续更新，Wayne Rasband作为该项目领导者，与众多贡献者共同努力，使其功能日益强大，包含成千上万的插件，满足用户需求。mxnet源码架构

       ImageJ提供图像显示、编辑、分析与处理功能，支持8位、位与位图像格式，兼容多种图像文件类型，包括TIFF、GIF、JPEG、BMP、DICOM、FITS与“raw”。它能处理图像堆栈，实现多线程操作，优化图像处理效率。具备面积与像素值统计、距离与角度测量、密度与线性剖面图绘制功能，支持对比度操作、锐化、平滑、边缘检测与中值滤波等标准图像处理操作。

       用户可通过几何变换，如缩放、旋转与翻转，调整图像大小，最高可放大至:1，最低缩小至1:，所有分析与处理功能在任何放大倍数下均可用。空间校准功能实现毫米等单位的实际尺寸测量，密度或灰度校准选项进一步提升准确性。

       ImageJ采用开放式架构设计，通过Java插件实现高度可扩展性。用户可使用内置编辑器与Java编译器开发自定义采集、分析与处理插件，解决任何图像处理或分析问题。软件在Mac OS X上开发，支持源代码自由获取。

       详细文档与指南可在官方网站查找，提供全面操作指导，助用户高效利用ImageJ的丰富功能。

谁有通达信主力先锋指标公式呢？

       { 主力先锋指标--供参考}

       N:=7;

       M:=5;

       VAR1:=(CLOSE-LLV(LOW,))/(HHV(HIGH,)-LLV(LOW,))*; 

       B:=SMA(VAR1,N,1); 

       VAR2:=SMA(B,M,1); 

       STICKLINE(B>VAR2,B,VAR2,0.8,1),COLORRED;

       STICKLINE(B<VAR2,B,VAR2,0.8,0),COLORGREEN;

       MAR1:=(2*CLOSE+HIGH+LOW+OPEN)/5;

       短高: ,COLORGREEN;

       高抛: ,DOTLINE,COLORYELLOW;

       MAR2:=LLV(LOW,);

       MAR3:=HHV(HIGH,);

       SK:=EMA((MAR1-MAR2)/(MAR3-MAR2)*,);

       SD:=EMA(SK,3);

       STICKLINE(SK<SD,SK,SD,0.8,0),COLORCYAN;

       STICKLINE(SK>SD,SK,SD,0.8,1),COLORMAGENTA;

       低吸: ,DOTLINE,COLORYELLOW;

       短底: ,COLORRED;

       中值:B,NODRAW;

       短值:SK,NODRAW,COLORMAGENTA;

       STICKLINE(SK>= OR B>=,,,4,1),COLORYELLOW;

       STICKLINE(B>= AND SK>=,,,4,0),COLORYELLOW;

       STICKLINE(SK<= OR B<=,-1,4,4,1),COLORBLUE;

       STICKLINE(B<= AND SK<=,-1,4,4,0),COLORBLUE;

       STICKLINE((SK<= OR B<=) AND B>REF(B,1) AND SK>REF(SK,1),-1,4,4,1),COLOR7FFF;

       STICKLINE(B<= AND SK<= AND B>REF(B,1) AND SK>REF(SK,1),-1,4,4,0),COLOR7FFF;

       STICKLINE((SK>= OR B>=) AND B<REF(B,1) AND SK<REF(SK,1),,,4,1),COLORWHITE;

       STICKLINE(B>= AND SK>= AND B<REF(B,1) AND SK<REF(SK,1),,,4,0),COLORWHITE;

改进CNN＆FCN的晶圆缺陷分割系统

       随着半导体行业的快速发展，半导体晶圆的生产需求与日俱增，然而在生产过程中不可避免地会出现各种缺陷，这直接影响了半导体芯片产品的质量。因此，基于机器视觉的晶圆表面检测方法成为研究热点。本文针对基于机器视觉的晶圆表面缺陷检测算法进行深入研究。

       在实验中，我们采用三种方式对样本晶圆进行成像。第一种方式使用工业显微相机，配备白色环光，成像分辨率高达×，位深度为，视野约为5.5mm ×3.1mm。第二种方式使用相机 MER--GM，配有蓝色环光和2倍远心镜头，物距mm，成像分辨率×，位深度，视野宽4.4mm，精度为2jum。第三种方式采用相机 Manta G-B，白色环光LTS-RN-W，镜头TY-A，物距mm，成像分辨率×，位深度8，视野宽3mm，精度1 jum。

       传统的基于CNN的分割方法在处理晶圆缺陷时存在存储开销大、效率低下、像素块大小限制感受区域等问题。而全卷积网络(FCN)能够从抽象特征中恢复每个像素所属的类别，但在细节提取和空间一致性方面仍有不足。

       本文提出改进DUC（dense upsampling convolution）和HDC（hybrid dilated convolution），通过学习一系列上采样滤波器一次性恢复label map的全部分辨率，解决双线性插值丢失信息的问题，实现端到端的分割。

       系统整合包括源码、环境部署视频教程、数据集和自定义UI界面等内容。

       参考文献包括关于机器视觉缺陷检测的研究综述、产品缺陷检测方法、基于深度学习的产品缺陷检测、基于改进的加权中值滤波与K-means聚类的织物缺陷检测、基于深度学习的子弹缺陷检测方法、机器视觉表面缺陷检测综述、基于图像处理的晶圆表面缺陷检测、非接触超声定位检测研究、基于深度学习的人脸识别方法研究等。

图像处理翻译

       é’ˆå¯¹ç»™å‡ºçš„图像（moon.tif）或者自行选择的灰度图像：

        1）：给图像分别添加高斯噪声和椒盐噪声。

        2）：对加噪图像的中心区域（*）进行空间滤波，尽最大可能消除噪声。

        3）：对加噪图像的中心区域（*）进行频域滤波，尽最大可能消除噪声。

       æŠ€æœ¯æè¿°ï¼š

       å¯¹å›¾åƒè¿›è¡ŒåŠ é«˜æ–¯å™ªå£°å’Œæ¤’盐噪声处理；对包含高斯噪声和椒盐噪声的图片进行处理，使处理后的图像比原图像清晰。

       æ‰€éœ€åº”用到的技术，包括：

       a>对图片加噪声

       b>选取中心区域

       c>对选取的区域进行降噪处理

       d>重新生成图像。

       e>构造高斯低通滤波器时用到了高斯公式：exp(-(u^2+v^2)/(2*(D0^2)))

       ç»“果讨论：

       ä»¥ä¸‹æ˜¯å¯¹ä¸åŒçš„滤波器针对不同噪点处理的测试结果。

       å‚考下面的试验结果，进行讨论：

       A()是使用fspecial('gaussian’)平滑空域滤波处理效果，不过效果不是最好，由于最大程度降噪，导致图像模糊；

       A()是频域滤波处理后的结果，因为使用了高斯低通滤波器，所以会有条黑线，处理一般；

       A()是使用medfilt2（）空域中值滤波器效果，降噪效果很不错，图像也很清晰；

       A() 是频域滤波处理后的结果，同A()，因为使用了高斯低通滤波器，所以会有条黑线，效果一般。

       è¯•éªŒç»“æžœ:

       é«˜æ–¯åŠ å™ªå’Œæ¤’盐加噪处理图分别如下:

        如图:

        图(A):原图

        图(A):高斯加噪

        图(A):对图(A)进行中心*空域滤波

        图(A):对图(A)进行中心*频域滤波

       ï¼ˆA0） （A）

       ï¼ˆA） (A)

        如图:

        图(A):原图

        图(A):椒盐加噪

        图(A):对图(A)进行中心*空域滤波

        图(A):对图(A)进行中心*频域滤波

       (A) (A)

       (A) (A)

       é™„录：

       æºä»£ç 1 ：对高斯噪声的处理

       f=imread('moon.tif');

       J=imnoise(f,'gaussian',0.,0.);%添加高斯噪声

       %空域滤波

       r=[ ];

       c=[ ];

       BW=roipoly(J,c,r);

       h=fspecial('gaussian',[5 5]);

       A=roifilt2(J,h,BW);

       figure,imshow(A);

       %频域滤波

       f1=imcrop(fn,[ ]);

       %截取*大小的窗口图片

       f2=[ ];

       %建立一个新的图像

       f2=uint8(f2);

       f2=padarray(f2,[ ],);

       %将新建图像拓展到*的黑色图片

       f2=padarray(f2,[ ],0);

       %在新建图片周围添加白色使之大小为moon图片的大小

       fn=fn-f2;

       %得到中心*区域内为黑色的moon图片

       PQ=paddedsize(size(f1));

       [u,v]=dftuv(PQ(1),PQ(2));

       D0=0.2*PQ(2);

       hh=exp(-(u.^2+v.^2)/(2*(D0^2)));

       %构造高斯低通滤波器

       h1=dftfilt(f1,hh);

       A=padarray(h1,[ ],0);

       %将h1拓展到moon图片大小

       A=uint8(A)+fn;

       %得到中心*区域处理后的moon图片

       figure,imshow(A);

       æºä»£ç 2 ：对椒盐噪声的处理

       f=imread('moon.tif');

       fn=imnoise(f,'salt & pepper',0.);

       %添加椒盐噪声

       %空域滤波

       f1=imcrop(fn,[ ]);

       %截取*大小的窗口图片

       f2=[ ];

       %建立一个新的图像

       f2=uint8(f2);

       f2=padarray(f2,[ ],);

       %将新建图像拓展到*的黑色图片

       f2=padarray(f2,[ ],0);

       %在新建图片周围添加白色使之大小为moon图片的大小

       fn=fn-f2;

       %得到中心*区域内为黑色的moon图片

       h=medfilt2(f1,'symmetric');

       %对f1进行中值处理

       A=padarray(h,[ ],0);

       %将h拓展到moon图片大小

       A=A+fn;

       %得到中心*区域处理后的moon图片

       figure,imshow(A);

       %频域滤波

       f1=imcrop(fn,[ ]);

       %截取*大小的窗口图片

       f2=[ ];

       %建立一个新的图像

       f2=uint8(f2);

       f2=padarray(f2,[ ],);

       %将新建图像拓展到*的黑色图片

       f2=padarray(f2,[ ],0);

       %在新建图片周围添加白色使之大小为moon图片的大小

       fn=fn-f2;

       %得到中心*区域内为黑色的moon图片

       PQ=paddedsize(size(f1));

       [u,v]=dftuv(PQ(1),PQ(2));

       D0=0.1*PQ(2);

       hh=exp(-(u.^2+v.^2)/(2*(D0^2)));%构造高斯低通滤波器

       h1=dftfilt(f1,hh);

       A=padarray(h1,[ ],0);

       %将h1拓展到moon图片大小

       A=uint8(A)+fn;

       %得到中心*区域处理后的moon图片

       figure,imshow(A);