matlab灰色处理代码DIBCO 2017提交 此回购函是我向ICDAR 2017一部分组织的2017年文档图像二值化竞争（DIBCO）提交的内容。尽管我对比赛提交的内容进行了一些修改（Howe + RD + Image input，对所有可用内容进行了培训，数据，CRF后处理）。 有关确切的纸质代码，模型和docker映像，请参见this。 方法说明 该方法使用5个深度的全卷积网络（FCN）的集合执行二值化，该网络在多个图像比例（包括全分辨率）上运行。 底层的深度学习库是Caffe，更具体地说，是我自己的Caffe（）特定分支，应该与python绑定一起安装。 网络具有3个输入图像特征：1）原始灰度输入图像，2）图像的Howe二值化[1]，以及3）在图像上密集计算的相对黑暗度（RD）特征[2]。 Howe二值化是一种最新的二值化算法，其更多信息和代码位于。 RD特征只是计算邻居中有多少像素比中心像素更暗，更亮或相似，而中心像素则由阈值确定更暗，更亮或相似。 在使用阈值为10的5x5窗口训练这些网络的RD特性（即，较暗的像素是强度比中心像素低至少10倍的像素）。 附带说明一下，仅在原

以一张图像（灰度图）为例，用Matlab编程验证DCT量化、系数数量等因素对重建图像质量的影响。有详细的程序说明和DCT算法思路说明

根据由粗到精的思路,综合利用了眼睛在人脸面部特征中所特有的边缘与灰度分布信息,进行人眼特征定位。首先用横向Sobel算子对人脸图像进行边缘检测,获取人脸区域的横向边缘特征,然后采用图像形态学的方法框定人脸主要特征的大致区域,最后用计算灰度梯度密度的算法,快速精确地定位人眼区域。试验表明,本方法能快速而精确地实现人眼特征的定位。

投影投影代码matlab LDA-人脸识别 程序 编程步骤： 图像的初始大小是一个大小为 128x128x3 的矩阵，对应于图像的 rgb 强度值。 对于所有计算，使用图像的灰度值，它将每个图像的维度减少到 128x128x1 矩阵。 由于在 128x128 矩阵上执行矩阵计算在平均配置的 PC 上很耗时，因此我调整了图像大小并为 40x40 矩阵、64x64 矩阵和 96x96 矩阵执行了计算。 然后将每个图像表示为向量形式，重塑原始图像矩阵执行此任务。 现在，每个图像都由一个 1600x1 的向量表示（对于 40x40 大小的图像）。 我们需要每个类的均值来计算类内散布矩阵。 一旦为该特定类计算了平均值，我们通过对集合中的每个 x 求和 Pr(C) (xm) (xm)' 来计算类内散布。 （x = 训练集中的每个图像，m = 图像的平均值） 为了计算类内散布的总数，我们将所有类的所有类内散布矩阵相加。 现在要计算类间散布，我们需要所有类的平均值和 300 个类的总平均值。 之间的散布矩阵由每个类别的求和 Pr(C)*(mm )*(mm )' 形成（m = 该类别的平均值，m` =

计算机软件-编程源码-5.2 灰度线性.zip

计算机软件-编程源码-5.3 灰度非线性.zip

计算机软件-编程源码-5.4 灰度拉伸.zip

一副风格化图片的读入显示灰度矩阵

主要介绍了OpenCV图像处理之常见的图像灰度变换，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

运用加权平均算法对图像进行灰度处理的MATLAB代码，考虑光照对人眼的影响。