使用调色板自动对灰度图像进行着色。 采用了一种简单的算法。 算法的速度和结果彩色图像的质量取决于调色板图像的正确选择。 调色板的大小越小，算法越快。

matlab 阈值分割代码角毛藻 Chaetoceros 图像分割的无监督像素分类。 笔记 一个新的 Chaetoceros 图像数据集和我们工作的所有分割结果可以从以下位置下载： 参考 [1] L.-C. Chen、G. Papandreou、I. Kokkinos、K. Murphy 和 AL Yuille，“Deeplab：具有深度卷积网络、多Kong卷积和全连接 crfs 的语义图像分割”，arXiv：1606.00915，2016 年。 [2] H. Zheng、H. Zhao、X. Sun、H. Gao 和 G. Ji，“毛角藻显微图像的自动刚毛分割”，显微镜研究与技术，卷。 77，没有。 9，第 684-690 页，2014 年。 [3] J. Canny，“边缘检测的变分方法”，AAAI 人工智能会议论文集，1983 年，第 54-58 页。 [4] N. Otsu，“灰度直方图的阈值选择方法”，IEEE Transactions on Systems, Man, and Cyber​​netics, vol. 9，没有。 1，第 62-66 页，2007 年。 [5]

基于简单遗传算法的灰度图像二值化，采用的适应度函数为类间距最小、类内距最大，经过简单的修改可以处理任意格式的文件。

关于灰度-梯度共生矩阵的经典论文，费了好大的劲收集的，拿出来和大家共享

基于灰度共生矩阵的棉花图像纹理特征研究，李书颖，，本文采用基于统计的灰色共生矩阵方法对不同含水量的棉花图像进行纹理分析。在对图像预处理的基础上，研究了矩阵的不同灰度级，像

灰度摄像头二值化计算阈值的方法有双峰法、迭代法、大津法等，双峰法原理简单算法复杂，迭代法计算量过大计算时间长，这里提供了大津法算阈值，比较适合于单片机灰度摄像头二值化计算动态阈值。

能够批量处理灰度图，并进行截圆处理，且输出各个像素点的坐标信息

1.灰度线性变换 图像的灰度线性变换是图像灰度变换的一种，图像的灰度变换通过建立灰度映射来调整源图像的灰度，从而达到图像增强的目的。灰度映射通常是用灰度变换曲线来进行表示。通常来说，它是将图像的像素值通过指定的线性函数进行变换，以此来增强或者来减弱图像的灰度，灰度线性变换的函数就是常见的线性函数。 g(x, y) = k · f(x, y) + d 设源图像的灰度值为x，则进行灰度线性变换后的灰度值为y = kx + b (0<=y<=255)，下面分别来讨论k的取值变化时线性变换的不同效果 (1).|k|>1时 当k>1时，可以用来增加图像的对比度，图像的像素值在进行变换后全部都线性方法，增

#colornet神经网络为灰度图像着色 结果 灰阶 预言 地面真相 荣治K用colornet进行动漫着色 资料来源 和

转化矩阵为灰度图像源码，转化矩阵为灰度图像源码