【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB实现灰度预测模型的源代码_灰度预测_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

matlab灰色处理代码mof_dehaizng的简介 这是对Matlab的重新实现。 单图像去雾的多尺度最优融合模型 赵冬，徐龙，严以华，陈洁，段凌宇 这项工作已被信号处理杂志：图像通信，2019年接受。可从以下网站下载本文： 。 如果您在我们的工作中遇到任何有趣的问题，我们竭诚欢迎您的宝贵建议，您可以通过以下方式给我们发送电子邮件： | | 抽象的 图像采集通常容易受到恶劣天气的影响，例如阴霾，雾气和烟雾。 在许多领域，除雾，除雾一直是一个巨大的挑战。 本文提出了一种高效，快速的除雾算法，用于解决除雾过程中经常发生的传输图误估和过饱和问题。 我们发现，透射图通常会在灰度突然变化的边缘附近被错误估计。 这些“传输错误估计”（TME）边缘会进一步导致斑片式除雾中的光晕伪影。 尽管逐像素方法没有光晕伪像，但存在过饱和问题。 因此，我们首先提出一种TME识别方法来区分TME和非TME区域。 其次，我们提出了一种多尺度最优融合（MOF）模型，以最优方式融合像素方向和斑块方向的传输图，以避免错误估计传输区域。 然后将此MOF嵌入到逐块除雾中，以抑制光晕伪像。 此外，我们提供了两种后处理方法来提

苹果识别是开发苹果采摘机器人的关键环节, 利用图像处理技术和神经网络分类器探索苹果图像分割算法。从苹果树图片中选取苹果图像样本和背景图像样本, 分别计算这两类图像样本的颜色特征和纹理特征。颜色特征的计算基于RGB色彩模型, 纹理特征的计算基于灰度共生矩阵。选取适当的颜色特征(R/B值)和纹理特征(对比度值和相关性值)作为输入节点, 利用反向传播神经网络分类器建模, 输出值是一个0～1之间的计算值。通过阈值将输出结果分类为苹果或背景。试验结果表明, 该算法正确率大于87.6%, 对光照的影响不敏感, 是一种较为实用的苹果分割算法。

数据说明 指纹图像平均分为5类，每个类别有400个指纹对： A =弓形， L =左环， R =右环， T =帐篷形弓形， W = 螺旋形。 每个图像随带的文本文件提供了从ANSI / NIST-ITL格式（AN2）文件中提取的性别，类别和历史记录信息。

matlab下将灰度值图像的亮度降低的算法

我就废话不多说了，直接上代码吧！ 集成环境：win10 pycharm #!/usr/bin/env python3.5.2 # -*- coding: utf-8 -*- '''4图片灰度调整及二值化： 集成环境：win10 python3 Pycharm ''' from PIL import Image # load a color image im = Image.open('picture\\haha.png' )#当前目录创建picture文件夹 # convert to grey level image Lim = im.convert('L' ) Lim.save('pic

matlab图像灰度共生矩阵的特征值图像对比度，同质性，相关性，能量提取。 rbg图像转灰度图像

Unity3d红外热成像灰度图效果示例工程，使用OnRenderImage和Shader实现。实现思路见https://blog.csdn.net/zouxin_88?type=blog

一个将灰度图像转换为伪彩色图像的简单程序。 通过更改程序中使用的条件和值，您可以创建更完美的伪彩色图像。

文字转图片 轻松将文本转换为灰度图像，反之亦然。 使用此工具，您可以将文本或纯文本文件编码为灰度图像，以方便共享。 每个像素代表一个字符的十进制值。 解码图像时，您可以直接将文本解码到控制台或纯文本文件。 图片使用PNG文件扩展名。 图像尺寸将根据要编码的文本长度自动设置。 文本应使用8位或更少的字符编码方案，直到添加了附加功能以支持UTF-8（16位）为止。 如果字符的十进制值大于限制值（请参见下文），则将其除以限制值和使用的新值。 当字符值等于限制值时，新值将为1。 使用任一命令行参数-l（-limit）传递的极限值指定从1开始的像素值的十进制值极限。默认值为256，允许数字从1到