图像数字化

一种成熟的医学技术被用于检测电子显微镜生成的某类图像。为简化检测任务，决定采用数字图像处理技术。发现了如下问题：（1）明亮且孤立的点事不感兴趣的点；（2）清晰度不够，特别是边缘区域不明显；（3）一些图像的对比度不够；（4）发现某些关键的信息只在灰度值为I1-I2的范围，因此想保留I1-I2区间范围的图像，将其余灰度值显示为黑色。（5）处理后的I1-I2范围内的图像，线性扩展到0-255灰度，以适应液晶显示器的显示。结合数字图像处理，解决这些问题。

好东西需要分享，数字化的优秀工具，新手你可以学到很多知识了。

《数字化仓库管理系统：数据库基础与应用》数字化仓库管理系统是企业日常运营中不可或缺的组成部分，通过数字化手段管理库存，提升效率，减少错误。在这个简单的仓库数据库中，我们主要关注如何利用数据库技术实现仓库信息化管理。数据库作为系统的核心，负责存储、组织和检索数据。在数字化仓库管理系统中，数据库可能包含商品信息（如商品名称、型号、供应商）、库存量、入库记录、出库记录等多个表。这些表之间通过关联进行数据交互，确保数据的一致性和完整性。数据库管理系统（DBMS）是操作和管理数据库的软件，例如Microsoft Access创建的.mdb文件。Access作为关系型数据库管理系统，允许用户通过图形用户界面创建、编辑和查询数据库。在数字化仓库管理系统中，我们可以使用Access创建表、定义字段、设置数据类型，建立表之间的关系，如一对一、一对多或多对多关系。在仓库管理中，“入库”和“出库”是两个关键业务流程。入库记录需要存储新到货的商品信息，包括数量、日期和供应商；而出库记录涉及商品的销售或转移，需记录出库商品、数量、日期和接收方等。这些数据通过数据库中的事务处理确保准确性，防止数据冲突。数据库查询是数字化仓库管理系统中的重要功能。通过SQL（结构化查询语言），可以快速检索特定信息，如查找库存低于某阈值的商品，或查询某时间段内的出入库记录。SQL的SELECT语句是查询的基础，结合WHERE子句实现条件筛选，而GROUP BY和HAVING子句用于数据分组和条件过滤。此外，数据库还支持数据的更新和删除。例如，当商品信息变化时，可通过UPDATE语句修改数据库记录；若商品不再销售，可使用DELETE语句移除。但对于仓库管理，需谨慎操作数据修改和删除，以免影响库存的准确性和追溯性。为确保数据安全性和可靠性，数据库提供备份和恢复机制。定期备份可防止硬件故障或意外导致的数据丢失。在Access中，可使用内置备份工具或编程方式实现自动备份。这个简单的数字化仓库管理系统展示了数据库在实际业务中的应用。

图像数字化涉及参数如取样频率（像素个数）和量化级数，对图像质量有重要影响。常见的灰度级调整方法包括灰度变换和直方图均衡化。这些方法可以有效改善图像的视觉质量和信息表达能力。

数字化转型已成为当前企业发展中的关键策略。随着科技的迅速进步，企业开始积极探索数字化技术在各个方面的应用。数字化转型不仅仅是技术的升级，更是企业文化和运营模式的全面革新。

此 MATLAB 工具允许加载和显示打印的轮廓图。用户可以交互地跟踪轮廓线，从而提取数据点。

展示了KIS云数字化转型领域的成功案例。

DIGITIZE07(filename) 用于展示图像，并支持用户借助鼠标进行点数字化操作，功能类似于 MATLAB 内置的 GINPUT 函数以及 Matlab Central 文件交换平台中提供的其他数字化工具。 该版本的主要亮点在于支持点的拖动操作，方便用户利用缩放功能对已数字化的点进行微调。 DIGITIZE07 还具备以下实用功能： 导入之前数字化的点 将数字化点导出至工作区或文件 交互式修改标记的颜色、大小和形状 固定数字化点（即切换可拖动模式） 右键单击删除不需要的点 全交互式 GUI：错误信息将显示在对话框中，而非工作区

本脚本用于将已保存为图像（如 JPEG）的发布图形数字化。用户在运行脚本前需将图像加载至 Matlab 工作空间，并提供图像名称和要数字化的数据点数。系统将提示用户在图像上指定对应原点、x 轴和 y 轴的值的像素位置。这些信息用于缩放用户选择的数据点。 使用方法：digitizeGraph(testGraph, 3)

全球数字化转型是全球经济增长的重要引擎，也是后疫情时代重塑全球价值链的变革性力量。当前，发达国家主导数字化转型，特别是在服务业推动方面取得显著进展，但数字技术与实体经济的融合仍需深化，且面临数据安全和平台垄断等新挑战。中国以其领先的基础设施和丰富的数字技术应用场景，展现出在数字化转型方面的独特优势。然而，全球尚未找到普遍适用的数字化转型方案，各国需要根据本国产业结构和特点制定相应的策略。