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2024/8/21第1頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析17.1圖像編輯器圖像的編輯、合成、調(diào)色特效制作是常用的圖像處理功能,主要是對(duì)圖像進(jìn)行一些基本的變換和增強(qiáng)處理,包括:(1)灰度變換增強(qiáng)(2)直方圖增強(qiáng)(3)平滑降噪(4)圖像銳化(5)彩色增強(qiáng)(6)圖像濾鏡2024/8/21第2頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析17.1.1功能描述圖像編輯器實(shí)現(xiàn)的主要功能有:(1)灰度變換增強(qiáng):主要有線性灰度增強(qiáng)、分段線性增強(qiáng)、非線性增強(qiáng)等。(2)直方圖增強(qiáng):直方圖均衡和直方圖規(guī)定化。(3)平滑降噪:主要有鄰域平均、加權(quán)平均、掩膜平滑和中值濾波等。(4)圖像銳化:主要有門限梯度、拉普拉斯、Sobel算子和Canny算子等。(5)彩色增強(qiáng):主要是偽彩處理等。(6)圖像濾鏡:主要有底片、浮雕、霧化、黑白和素描等。2024/8/21第3頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析17.1.2功能實(shí)現(xiàn)灰度變換主要是針對(duì)圖像中的像素點(diǎn)灰度值進(jìn)行處理,根據(jù)一定的映射法則將輸入圖像像素點(diǎn)灰度值映射為輸出圖像相應(yīng)位置像素點(diǎn)灰度值,從而使得輸出圖像在視覺上得到改觀的過程。相應(yīng)的算法代碼如下:1、灰度變換增強(qiáng)2024/8/21第4頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第5頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第6頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第7頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2、直方圖增強(qiáng)要實(shí)現(xiàn)直方圖增強(qiáng),首先必須獲得圖像的灰度直方圖統(tǒng)計(jì),然后在此基礎(chǔ)上完成直方圖均衡與直方圖規(guī)定化。利用OpenCV獲取圖像灰度直方圖的代碼如下:2024/8/21第8頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第9頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第10頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析3、平滑降噪平滑降噪主要分為鄰域平均、加權(quán)平均、均值平滑、高斯平滑、中值平滑等模塊:2024/8/21第11頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第12頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第13頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第14頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析均值平滑、高斯平滑和中值濾波平滑可以通過調(diào)用OpenCV的函數(shù)進(jìn)行處理,示例代碼如下:2024/8/21第15頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析4、圖像銳化圖像銳化包括梯度銳化、拉普拉斯銳化、Sobel算子和Canny算子等,以增強(qiáng)圖像中的細(xì)節(jié)成分。水平梯度和垂直梯度銳化只需設(shè)定相應(yīng)的模板mask,然后通過調(diào)用OpenCV的二維濾波函數(shù)filter2D即可達(dá)到所需目的。2024/8/21第16頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第17頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第18頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析5、彩色增強(qiáng)偽彩增強(qiáng)的代碼如下:2024/8/21第19頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第20頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第21頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析6、濾鏡效果底片效果:見“灰度變換增強(qiáng)”。浮雕效果:顧名思義就是使圖像產(chǎn)生雕刻效果,使圖像的前景前向凸出,是增強(qiáng)圖像立體感的有效手段,可以通過將圖像上的一個(gè)像素點(diǎn)與其鄰域8個(gè)方向的某一個(gè)像素灰度值進(jìn)行求差運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)。具體算法如下:2024/8/21第22頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第23頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第24頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第25頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第26頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第27頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析霧化效果:顧名思義就是一種模糊的效果,就像我們要看的物體在霧中一樣。霧化可以通過一直隨機(jī)機(jī)制加以實(shí)現(xiàn),通過將某一點(diǎn)的像素值修改為圖像中另一個(gè)隨機(jī)點(diǎn)的像素值,分為水平霧化、垂直霧化和復(fù)合霧化三種。2024/8/21第28頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第29頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析17.1.3效果演示圖17.1~圖17.7為圖像編輯器的運(yùn)行界面和處理效果演示。2024/8/21第30頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.1
圖像編輯器運(yùn)行界面2024/8/21第31頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.2直方圖增強(qiáng)效果2024/8/21第32頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.3平滑降噪效果2024/8/21第33頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.4垂直梯度效果2024/8/21第34頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.5Canny算子效果2024/8/21第35頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.6浮雕效果2024/8/21第36頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.7霧化效果2024/8/21第37頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析數(shù)字水印技術(shù)可以分為空間域和變換域兩大類:空間域數(shù)字水印技術(shù)是指直接對(duì)數(shù)字圖像的像素點(diǎn)灰度值進(jìn)行水印嵌入和提取的技術(shù);而變換域數(shù)字水印技術(shù)則先將數(shù)字圖像從空間域進(jìn)行某種變換,然后在變換域數(shù)字圖像上進(jìn)行數(shù)字水印的嵌入和提取的方法。在大多數(shù)情況下,數(shù)字水印嵌入系統(tǒng)主要包括水印嵌入模塊和水印提取模塊。17.2數(shù)字圖像水印系統(tǒng)17.2.1基本原理本節(jié)主要內(nèi)容有以下幾個(gè)方面:(1)數(shù)字水印基本原理(2)水印嵌入與提取算法(3)系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)(4)系統(tǒng)效果展示2024/8/21第38頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.8數(shù)字圖像水印嵌入模塊框圖數(shù)字圖像水印提取的模型框圖,輸入為水印載體圖像、公鑰和原始宿主圖像。其中,宿主圖像可以根據(jù)采用的具體算法決定是否需要輸入提取模塊。數(shù)字圖像水印嵌入的模型框圖,輸入為水印圖像、宿主圖像和可選的公鑰或私鑰,輸出則為成功嵌入水印圖像的水印載體圖像。圖17.9數(shù)字圖像水印提取模塊框圖2024/8/21第39頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析17.2.2水印嵌入與提取算法1、DCT域圖像水印嵌入與提取算法(1)DCT域圖像水印算法流程DCT域圖像水印是應(yīng)用最多的一種水印嵌入算法,具有魯棒性強(qiáng)、隱蔽性好等特點(diǎn)。主要思想是在圖像的DCT變換域選擇中低頻段疊加水印信息,之所以選擇中低頻段嵌入水印信息是因?yàn)槿搜垡曈X對(duì)中低頻更為敏感,而且一般的圖像處理不會(huì)對(duì)這部分信息進(jìn)行更改。圖17.10和圖17.11分別為DCT域圖像水印嵌入與提取算法原理流程圖。2024/8/21第40頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.10DCT域圖像水印嵌入流程圖17.11DCT域圖像水印提取流程2024/8/21第41頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析(2)DCT域圖像水印嵌入算法描述水印嵌入:水印圖像為64×64的圖像(可以為黑白或彩色),宿主圖像為尺寸大于4倍水印圖像的彩色圖像。水印嵌入方法的具體實(shí)現(xiàn):Step1:首先將水印圖像進(jìn)行Arnold置亂變換,再將置亂后的水印圖像進(jìn)行4×4分塊的DCT變換,在進(jìn)行Zigzag排序,得到置亂水印圖像的16個(gè)DCT變換系數(shù);Step2:將宿主圖像進(jìn)行8×8分塊的DCT變換,得到每塊宿主圖像分塊的64個(gè)DCT變換系數(shù),對(duì)這64個(gè)變換系數(shù)進(jìn)行Zigzag排序,分別對(duì)應(yīng)低頻、中頻和高頻系數(shù);2024/8/21第42頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析Step3:將水印圖像的DCT系數(shù)按奇數(shù)塊和偶數(shù)塊分別嵌入到宿主圖像的分塊DCT變換系數(shù)中:①水印圖像分塊DCT的直流分量嵌入到宿主圖像分塊DCT的直流分量中;②當(dāng)嵌入奇數(shù)塊時(shí),其余15個(gè)DCT系數(shù)嵌入宿主圖像4個(gè)分塊DCT系數(shù)的如下中頻信息中21~35、22~36、23~37、24~38;③當(dāng)嵌入偶數(shù)塊時(shí),其余15個(gè)DCT系數(shù)嵌入宿主圖像4個(gè)分塊DCT系數(shù)的如下中頻信息中25~39、26~40、27~41、28~42。這樣有利于提高嵌入水印信息的不可見性和魯棒性。嵌入公式為:I'=I+q*W,其中q為嵌入強(qiáng)度。Step4:將嵌入水印后的宿主圖像進(jìn)行8×8分塊DCT反變換,得到嵌入水印后的載體圖像。2024/8/21第43頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析水印提取實(shí)際上是水印嵌入的逆過程,其步驟如下:Step1:對(duì)原始宿主圖像進(jìn)行8×8分塊DCT變換,并進(jìn)行Zigzag排序,得到宿主圖像分塊DCT變換系數(shù);Step2:對(duì)嵌入水印的載體圖像進(jìn)行8×8分塊DCT變換,并進(jìn)行Zigzag排序,得到載體圖像分塊DCT變換系數(shù);Step3:按照嵌入的反操作,分別從4個(gè)分塊DCT系數(shù)的中頻信息中提取水印信息,并對(duì)從4個(gè)分塊DCT系數(shù)中提取的水印信息求平均;提取公式為:W=(I'.I)/qStep4:對(duì)提取的水印圖像進(jìn)行4×4分塊DCT反變換,再進(jìn)行Arnold置亂反變換,得到提取的水印圖像。2024/8/21第44頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析(3)算法實(shí)現(xiàn)2024/8/21第45頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第46頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第47頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第48頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第49頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第50頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第51頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第52頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2、DWT域圖像水印嵌入技術(shù)小波變換具有多分辨分析能力,廣泛應(yīng)用與數(shù)字圖像處理領(lǐng)域。對(duì)圖像進(jìn)行小波分解,得到水平細(xì)節(jié)系數(shù)H、垂直細(xì)節(jié)系數(shù)V、對(duì)角細(xì)節(jié)系數(shù)D和低頻系數(shù)A。其中,低頻系數(shù)A表示小波分解級(jí)數(shù)決定的最大分辨率、最大尺度下對(duì)原始圖像的最佳逼近,圖像的大部分能力集中在低頻系數(shù)A;而高頻系數(shù)H、V和D則表示不同分辨率、不同尺度下的細(xì)節(jié)信息。圖17.12為baboon圖像的3層小波分解的結(jié)果圖像。圖17.12baboon圖像2層小波分解2024/8/21第53頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析(1)DWT域圖像水印算法流程根據(jù)人類的視覺特性,人眼對(duì)圖像邊緣、輪廓(對(duì)應(yīng)小波分解中的高頻系數(shù))的變化很敏感,而對(duì)圖像中的高頻成分(對(duì)應(yīng)小波分解中的低頻系數(shù))的改變則相對(duì)不敏感。為保證嵌入水印的不可見性,應(yīng)將水印嵌入到圖像的高頻系數(shù)中,然而高頻系數(shù)所包含的能力又很少,很容易被圖像降噪等操作所濾除。因此,為保證嵌入水印的魯棒性,應(yīng)將水印嵌入到宿主圖像的低頻系數(shù)中??梢圆捎靡环N折中的辦法:即分別對(duì)宿主圖像和水印圖像進(jìn)行不同級(jí)數(shù)的小波分解,這里選擇宿主圖像分解級(jí)數(shù)為4級(jí),水印圖像分解級(jí)數(shù)為1級(jí)。然后,將分解后的水印低頻系數(shù)、水平細(xì)節(jié)、垂直細(xì)節(jié)和對(duì)角系數(shù)分別嵌入到宿主圖像的第3層的對(duì)角系數(shù)、第4層的水平系數(shù)、第4層的垂直系數(shù)和第4層的對(duì)角系數(shù)中。圖17.13和17.14分別為DWT域圖像水印嵌入與提取算法流程。2024/8/21第54頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.13DWT域圖像水印嵌入流程圖17.14DWT域圖像水印提取流程2024/8/21第55頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析(2)DWT域圖像水印算法流程水印圖像為64×64的圖像(可以為黑白或彩色),宿主圖像為尺寸大于4倍水印圖像的彩色圖像。①水印嵌入:Step1:首先將水印圖像進(jìn)行Arnold置亂變換,然后對(duì)置亂后的水印圖像進(jìn)行1層DWT正變換,得到置亂后水印圖像的DWT變換系數(shù);Step2:對(duì)宿主圖像進(jìn)行4層DWT變換后,得到宿主圖像分解后的各層小波系數(shù),水印圖像將被嵌入到不同層級(jí)的系數(shù)之中;Step3:將置亂后水印圖像的水印低頻系數(shù)、水平細(xì)節(jié)、垂直細(xì)節(jié)和對(duì)角系數(shù)分別嵌入到宿主圖像的第3層的對(duì)角系數(shù)、第4層的水平系數(shù)、第4層的垂直系數(shù)和第4層的對(duì)角系數(shù)中;Step4:對(duì)嵌入水印后的宿主圖像小波系數(shù)進(jìn)行DWT反變換,得到嵌入水印圖像后的載體圖像。2024/8/21第56頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析②水印提?。篋WT水印提取實(shí)際上是水印嵌入的逆過程。Step1:對(duì)嵌入水印后的載體圖像進(jìn)行4層DWT變換,并獲取第3層的對(duì)角系數(shù)、第4層的水平系數(shù)、第4層的垂直系數(shù)和第4層的對(duì)角系數(shù);Step2:同樣,對(duì)宿主圖像進(jìn)行4層DWT變換,并獲取第3層的對(duì)角系數(shù)、第4層的水平系數(shù)、第4層的垂直系數(shù)和第4層的對(duì)角系數(shù);Step3:按照嵌入時(shí)的反操作,分別從不同層級(jí)的系數(shù)中提取水印圖像的小波系數(shù);Step4:對(duì)提取的水印小波系數(shù)進(jìn)行DWT反變換,并經(jīng)過Arnold反變換得到提取的原始水印圖像。2024/8/21第57頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析(3)算法實(shí)現(xiàn)為便于設(shè)計(jì)重用,本案例采用基于C++面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)思想,將相關(guān)的功能以類的形式進(jìn)行封裝,采用實(shí)例化對(duì)象的方法進(jìn)行調(diào)用,從而大大簡(jiǎn)化應(yīng)用程序的設(shè)計(jì)。限于篇幅,此處只給出關(guān)鍵的代碼,詳見附錄光盤。具體如下:2024/8/21第58頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第59頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第60頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第61頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第62頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第63頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第64頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第65頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第66頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第67頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第68頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第69頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第70頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第71頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第72頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第73頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析17.2.3效果展示圖17.15數(shù)字水印系統(tǒng)運(yùn)行界面2024/8/21第74頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.16DCT數(shù)字水印嵌入與提取2024/8/21第75頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.17DCT數(shù)字水印嵌入與提取(嵌入強(qiáng)度0.08)2024/8/21第76頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.18DWT變換及嵌入圖示說明:左上:宿主圖像;右上:宿主圖像4層DWT;左下:水印置亂DWT;右下:載體圖像DWT2024/8/21第77頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.19DWT數(shù)字水印嵌入與提取(嵌入強(qiáng)度0.08)2024/8/21第78頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.20DWT數(shù)字水印嵌入與提取(嵌入強(qiáng)度0.057)2024/8/21第79頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析圖17.21DCT數(shù)字水印嵌入與提取(嵌入強(qiáng)度0.057)2024/8/21第80頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析系統(tǒng)主要由圖像效果增強(qiáng)模塊、特征提取模塊和顯示方式模塊組成。其中,圖像效果增強(qiáng)模塊包含圖像平滑、閾值選取、填充孔洞和梯度修正處理;特征提取模塊包含閾值分割、查找中心點(diǎn)、腐蝕和信息統(tǒng)計(jì)處理;顯示方式模塊包含區(qū)域顯示、邊緣顯示和Sobel檢測(cè)處理。17.3細(xì)胞識(shí)別統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)17.3.1系統(tǒng)方案細(xì)胞識(shí)別統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的主要功能是對(duì)細(xì)胞進(jìn)行識(shí)別與計(jì)數(shù)。經(jīng)過圖像平滑、閾值選取、梯度修正和查找中心點(diǎn)等一系列操作,識(shí)別出細(xì)胞,同時(shí)統(tǒng)計(jì)細(xì)胞的個(gè)數(shù)、平均半徑和平均面積。細(xì)胞識(shí)別統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)涉及的核心技術(shù)主要有圖像平滑、閾值分割、填充孔洞、梯度修正、腐蝕、邊界生成和查找中心點(diǎn)。2024/8/21圖17.22細(xì)胞識(shí)別統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的主要流程第81頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/2117.3.2核心模塊1、圖像平滑圖像平滑模塊主要是對(duì)圖像中的像素點(diǎn)提取RGB三個(gè)顏色通道的值,在8鄰域中進(jìn)行求平均。相應(yīng)的算法代碼如下:第82頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第83頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第84頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2、閾值分割閾值分割模塊首先選取一塊細(xì)胞區(qū)域,將RGB顏色空間轉(zhuǎn)為HSI顏色空間并記錄,然后得到此區(qū)域的H、I分量的最大值和最小值,在整個(gè)圖像范圍內(nèi)搜索滿足條件的區(qū)域,即細(xì)胞區(qū)域。相應(yīng)的算法代碼如下:2024/8/21第85頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第86頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第87頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第88頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析3、填充孔洞填充孔洞模塊掃描整個(gè)圖像,首先對(duì)孔洞特征(如大小、是否標(biāo)記、面積)進(jìn)行記錄,然后再根數(shù)上述孔洞特征進(jìn)行填充,引入隊(duì)列作為存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。相應(yīng)的算法代碼如下:2024/8/21第89頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第90頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第91頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第92頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第93頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析4、梯度修正梯度修正模塊主要就是去除超出Sobel結(jié)果范圍、亮度和色調(diào)的像素點(diǎn),即部分細(xì)胞邊界與邊界之間的小空隙,閾值分割后連為整體的細(xì)胞便可以區(qū)分開。相應(yīng)的算法代碼如下:2024/8/21第94頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第95頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析5、腐蝕腐蝕模塊對(duì)于八方向采用方形模板,四方向采用十字形模板。循環(huán)使用兩個(gè)模板做多次腐蝕,直至保留中心點(diǎn)或者消失。每次腐蝕細(xì)胞半徑就會(huì)減1,從而獲取細(xì)胞半徑值。相應(yīng)的算法代碼如下:2024/8/21第96頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析2024/8/21第97頁第17章數(shù)字圖像處理案例解析6、邊界生成邊界生成模塊搜索
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