采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。

直方图双峰法阈值分割 该阈值化方法的依据是图像的直方图， 通过对直方图进行各种分析来实现对图像的分割。

直方图阈值双峰法的matlab程序及结果。非常简单的一个小课件。 直方图阈值双峰法的matlab程序及结果。非常简单的一个小课件。

双峰分布数据的反演是动态光散射中的难点，在双峰分布数据反演中经常采用Tikhonov正则化方法，但不同正则矩阵对反演结果的影响还不明确。分别采用单位矩阵L1、一阶差分矩阵L2、二阶差分矩阵L3，在6种噪声水平下，对两种双峰分布颗粒进行了反演研究，模拟数据表明：随着噪声水平的增加，双峰分辨力下降，光强比越接近、颗粒越大，算法抗干扰能力越强；在同等噪声情况下，矩阵L3的双峰分辨力最好、反演误差最小，L1双峰分辨力最差、反演误差最大；L3能够分辨出的峰值粒径比最低，L1最大。同等噪声水平下，峰值粒径比越大，双峰分辨力越强。因此在处理有噪声数据时，为保证反演结果的准确性，应优先选择L3。最后通过实验数据的反演结果验证了模拟数据的结论。

 关于图形图像处理的问题一直是多年来研究的话题，在信息技术高速发展的今天，图像的处理已应用到社会的各个领域。图像分割就是为了某一特定目的，通过一定的方法把图像按照其特征分成各具特性的区域，提取出感兴趣目标的技术和过程，进而再对目标区域进行研究。它是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中的关键课题，也是计算机处理视觉技术的首要的、关键的关键步骤。图像分割的应用非常广泛，几乎出现在关于图像处理的所有领域。因此，从20世纪60年代以来，图像分割一直都是图像研究技术的热点。

图像分割是计算机视觉中重要和基础的研究内容之一使用阂值是一种常见且重要的区域分割技术, 它对物体’J 背景有较强对比的景物的分割特别有用.通常采用直方图技来确定阑依.本文介绍了一种新的不需刘直方图做预处理而能直接通过计一算求得二值化阂值的方法. 并将它与常用的大津法 进行了比较.实验表明,本文的方法是快速有效的

将图像直方图进行平滑，获得双峰分布形式，并通过双峰特性进行图像二值化。opencv3.1.0, vs2015。

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假设某图像的灰度直方图具有二峰性（ f(Ta)=Ha; f(Tb)=Hb ），表明这个图像较亮的区域和较暗的区域可以较好地分离。取二峰间的谷点为阈值Th，可以得到好的二值处理的效果。

下面是一种直方图双峰法改进方法 1 求出图像中的最小和最大灰度值和的阈值初值 2根据阈值Tk将图像分割成目标和背景两部分求出两 部分的平均灰度值和其中 是图像上 点的灰度值 是 点的权重系数 取 点灰度的概率 3 求出新的阈值 4 若结束否则+ 1 转第2步 5 第4步结束后Tk即为最佳阈值。