基于局部直方图去雾算法MATLAB

针对双空间局部方向模式（DSLDP）人脸识别算法只是单一采用作差运算提取特征的问题, 提出一种双运算局部方向模式（DOLDP）的人脸识别方法。首先, 将图像3 pixel×3 pixel邻域像素灰度值与8个Kirsch模板算子卷积, 得到8个方向的边缘响应值; 然后, 将近邻边缘响应值按照逆时针方向分别作差和作和, 得到两组8个方向的边缘响应差值和和值, 将两组边缘响应值取绝对值, 取各自最大值的方向编码成一个二位八进制数, 构成DOLDP码。在YALE、ORL、AR和CAS-PEAL人脸库上的实验结果表明：该方法将和值空间和差值空间人脸特征信息结合, 取得了更好的识别效果; 和值空间人脸特征信息较强度空间起到了平滑作用, 对光照、表情、遮挡等情况表现出更强的稳健性。

为了进一步提高量子行为粒子群优化(QPSO) 算法的全局收敛性能, 有效改善算法中存在的粒子早熟问题,提出一种基于完全学习策略的改进QPSO 算法(CLQPSO). 该学习策略改变了QPSO 中局部吸引子的更新方式, 充分利用了种群的社会信息. 采用8 个测试函数对算法性能进行比较分析. 实验结果表明, 所提出的改进算法不仅收敛速度快, 而且全局收敛能力好, 收敛精度优于PSO 算法和QPSO 算法.

针对局部二值模式（local binary pattern，LBP）描述信息单一以及对噪声敏感的问题，提出一种多尺度自适应阈值局部三值模式（multi-scale adaptive local ternary pattern，MSALTP）编码算法。MSALTP首先将原始图像放大；其次将图像平均划分成几个区域，并计算像素的均值；然后计算每个区域中心像素与均值的偏差；最后提取ALTP特征，将结果统计特征直方图实现图像分类。实验表明提出的算法识别率比目前较好的抗噪声算法在不同的噪声下识别率有较大提高。

该 m 程序可用于对图像执行局部直方图均衡化。 如果需要，请参考内置函数 roipoly 和 histeq。

随机森林图像matlab代码步步森林 StepForest：使用局部强度和纹理特征分割结肠组织学图像中腺体的机器学习方法 为在结肠组织学图像中进行腺体分割而创建的基于机器学习的图像分割算法，可以针对其他图像分割问题进行修改。 该算法使用一种新颖的分层随机森林方法，其中使用3个级别的随机森林beeen来进行更好的分割。 为了测试该算法，使用了GlaS @ MICCAI'2015：腺体分割挑战赛（）的数据集。 可在上述网站的“下载”标签下下载。 使用的第三方工具箱/代码（由相应作者提供的许可控制）：- haralickTextureFeatures由Rune Monzel（） Matlab的污点归一化工具箱，作者是Warwick大学的Nicholas Trahearn和Adnan Khan（），这些第三方工具箱/代码的源代码已上传到“工具箱”文件夹下。 可以下载最新版本，并可以从给定的网站获取许可证信息 这项研究是由Rupali Khatun进行的。 这项工作最初是在加尔各答的印度统计研究所（ISI）的电子和通信科学部门（ECSU）以及印度统计研究所（ISI）的印度模式识别和人工智能部门（

本文从局部能量的角度提出了一种有效的图像边缘检测方法.在以一个像素点为中心的对称区域中，计算区域内所有像素的灰度值与中心像素的灰度值之间的差值，将差值平方的总和作为中心点所对应的局部能量.该局部能量可以有效地用于检测图像的边缘，因为边缘点的局部能量要比对应光滑区域内的像素点大得多.根据本文所构造的局部能量函数可以有效地找到边缘点.本文使用Baddeley误差度量（BEM）方法来评估本文方法检测结果的准确性.实验结果表明本文方法检测效果比较好.

摘要:针对传统基于人类视觉系统的检测方法在复杂背景下容易造成检测虚警的问题,提出一种基于双层局部对比度的红外弱小目标检测方法.首先,通过双层对角灰度差对比度分析

主要为大家详细介绍了Python+OpenCV图片局部区域像素值处理的改进版，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

Points2Grid 通过OpenTopography设施（ ）运行的数千个作业得到了证明，Points2Grid是一个强大的可扩展工具，可以使用本地网格方法生成数字高程模型（DEM）。 局部网格化算法根据用户提供的半径，使用围绕每个网格单元定义的圆形邻域来计算网格单元高程。 此邻域称为bin，而网格单元称为DEM节点。 对于落在仓中的点，最多可以计算四个值（最小值，最大值，平均值或反距离加权（IDW）平均值）。 然后将这些值分配给相应的DEM节点，并用于表示该bin表示的邻域上的海拔变化。 如果在给定的bin中未找到任何点，则DEM节点将收到一个空值。 Points2Grid服务还提供了空值归档选项，该选项通过3、5或7个像素的方形移动窗口应用反距离加权焦点均值，以填充DEM中具有空值的像元。 如果LIDAR发射密度超过根据这些数据生成的网格的分辨率，Points2Grid所采用的