组织病理学-染色颜色归一化 深度卷积高斯混合模型，用于组织病理学H＆E图像中的污点色归一化。 TensorFlow GPU实施。 概述 污点颜色变化会降低计算机辅助诊断（CAD）系统的性能。 在组织病理学图像中的训练集和测试集之间存在严重的颜色差异的情况下，包括深度学习模型在内的当前CAD系统会遭受这种不良影响。 污点色归一化被称为补救措施。 方法 可以将色标归一化模型定义为一种生成模型，该模型可以通过在输入图像上应用以创建输入图像的不同颜色副本，从而以某种方式将转换后的图像包含特定的色度分布。 我们提出的方法包括两个阶段：（1）通过考虑图像内容结构的形状和外观来拟合高斯混合模型（GMM）。 为此，利用了卷积神经网络（CNN）的可视化表示和建模。 （2）将估计的分布转换为从次要（模板）图像计算出的任意分布。 特征 完全不受监督的端到端学习算法 归一化图像中色彩恒定性的最佳性能 缺少关于图像

基于归一化RGB和K-means聚类的车牌阴影去除方法.pdf

基于归一化欧氏距离和谱分邻的融合网络对癌症亚型聚类.pdf

读取并显示，然后进行归一化处理，附件为文件的整个工程。编译运行无错误，需要自己添加图片。

小波变换及matlab原始码JWave Java库保持正交/正交和双正交小波 travis-ci.com上的持续集成！ 介绍 离散傅里叶变换（DFT） ，快速小波变换（FWT）和小波包变换（WPT）算法的Java实现。 所有算法均提供1-D，2-D和3-D格式。 小波变换算法使用归一化正交小波或正交小波（如果有）。 常见的小波有Haar，Coiflet，Daubechies，Symlets和Legendre 。 此外，还实现了一些双正交和非常规小波-总共约50个小波。 JWave的实现基于几种软件设计模式，并且-希望因此看起来易于使用。 入门 第一步 看一下如何缩小页面或尝试看一下。 我可以执行诸如127个数据点之类的奇数采样吗？ 但是，JWave的裸算法仅支持2 ^ p | |采样的数据。 钢笔; 例如2、4、8、16，.. 128、256、512、1024等。 请使用AncientEgyptianDecomposition类进行奇数采样（最常见的问题）！ 您可以在页面下找到它。 为什么结果与预期的完全不同？！ 为什么结果（希尔伯特空间）看起来与我的matlab或我在网上发现的某些其

文件中包含了多个均值漂移和归一化割的MATLAB程序，均可直接运行（按照说明文件调用）。欢迎下载、欢迎评价。

此代码是对灰度图像使用归一化切割的图切割分割的不言自明的实现，如 Shi、Jianbo 和 Jitendra Malik 所述。 “标准化切割和图像分割。” 模式分析和机器智能，IEEE Transactions on 22.8 (2000): 888-905。 该代码包括双分区以及 k-同时分区。 我添加了注释，以帮助用户理解和操纵代码。

P. Dong 等人论文的图像归一化（和逆归一化）部分的实现：“数字水印对几何失真的鲁棒性”，IEEE Trans。 图像处理，卷。 14，第 12 期，第 2140-2150 页，2005 年。

行业分类-物理装置-图像归一化处理方法及装置、存储介质.zip

在论述仿射变换定义及其矩阵表式的基础上,阐述了基于矩的图像归一化原理及方法,并提出了简化的归一化步骤,给出了Matlab实现过程,最后提出了基于图像归一化理论的抗RST攻击数字水印方案。