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搜索资源列表

  1. texture(灰度共生矩阵).m

  2. 使用灰度共生矩阵提取图像纹理特征，此处更设计五个特征值，包括相关性、熵、二阶矩等五个特征值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-29
    • 文件大小：1024
    • 提供者：liuhao0205

  1. matlab 计算图像熵，灰度均值，方差的程序

  2. 使用该.m文件可以计算二维图像的信息熵，平均灰度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-28
    • 文件大小：1024
    • 提供者：hiloozhx

  1. 计算灰度图像信息熵的方法

  2. 计算灰度图像信息熵的方法，输入图像可以使灰度图或RGB图像。计算出来的信息熵，可以用来作为图像质量的判断依据之一。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-19
    • 文件大小：767
    • 提供者：redhat126

  1. 从灰度共生矩阵中提取熵、能量、惯性矩、相关性

  2. 从灰度共生矩阵中提取熵、能量、惯性矩、相关性，使用MATLAB实现，MATLAB中函数无法实现的功能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-12
    • 文件大小：2048
    • 提供者：unlimitedcode

  1. 灰度共生矩阵提取纹理特征

  2. 通过MATLAB运用灰度共生矩阵提取熵、能量、对比度、相关等特征

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-01
    • 文件大小：4096
    • 提供者：shufeixu

  1. Matlab求取输入图像的灰度共生矩阵特征参数

  2. Matlab程序，用以求取输入图像的灰度共生矩阵特征参数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-21
    • 文件大小：793
    • 提供者：speng048

  1. vs2010可直接运行的灰度共生矩阵

  2. 本程序是VS2010编写的基于灰度共生矩阵纹理分析程序，可计算能量、熵、惯性矩、局部平稳性、相关参数，区域窗口可自行选择大小，像素距离也可自行选择。并附带一幅标准图像。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-03-19
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：yiranxixi

  1. 基于灰度变化的最小交叉熵图像分割

  2. 基于灰度变化的最小交叉熵图像分割 基于灰度变化的最小交叉熵图像分割

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-04-05
    • 文件大小：354304
    • 提供者：heclyde

  1. Matlab求灰度共生矩阵的特征值

  2. 该程序用于求解数字图像处理的灰度共生矩阵的纹理特征值，如熵、对比度，同质性、能量等。只需要将该m文件放在Matlab的安装目录：toolbox/images/images文件夹里，按照参数设定，直接调用即可。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-23
    • 文件大小：8192
    • 提供者：wangyue009

  1. 基于Tsallis熵的图像分割方法

  2. 熵阈值法是图像分割中的重要方法, 并在图像处理中得到了广泛的应用。针对香农熵阈值法因存在对数计算而导致计算量过大的问题,这里运用一种新的信息熵; 并用于图像分割的阈值选取，Tsallis熵及其灰度熵的分割方法不仅降低了计算复杂度，而且分割效果更好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-07-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qdj_angel

  1. 改进灰度世界颜色校正算法

  2. 讨论了灰度世界算法, 提出了两种改进的灰度世界算法 基于标准差加权的算法和基于图像熵约束的算法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-04-21
    • 文件大小：495616
    • 提供者：cell242

  1. 灰度共生矩阵

  2. 运用matlab自带函数，求出图片灰度共生矩阵，为后续熵及能量的参数提取做铺垫

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-10
    • 文件大小：2048
    • 提供者：lzuxhtx

  1. 灰度共生矩阵的各特征参数的求解

  2. 运用MATLAB R2014a来完成灰度共生矩阵各特征参数的求解。以纸作为纹理分析的对象。首先需将彩色图像将各颜色分量转化为灰度。所用图像的灰度级为256。为了减少计算量，对原始图像灰度级压缩，将灰度量化成16级。计算四个共生矩阵P，取距离为1，角度分别为0,45,90,135。对共生矩阵进行归一化，求出最常用的能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数。最后求出能量、熵、惯性矩、相关的均值和标准差，作为最终8维纹理特征。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-03-14
    • 文件大小：713
    • 提供者：qq_36926500

  1. 应用C/C++语言编写灰度图像霍夫曼编码的程序

  2. 应用C/C++语言编写灰度图像霍夫曼编码的程序三、 设计方法与步骤： 1、 统计一幅BMP格式的灰度图像的概率，并显示相应的灰度值和概率； 2、 对这幅图像做霍夫曼编码；并列出编码结果。 3、 计算平均码长和熵值，算出编码效率。 4、 所有的结果都要求显示出来。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-01-05
    • 文件大小：191488
    • 提供者：kkxvzly

  1. 基于灰度变化的最小交叉熵图像分割

  2. 论文提出了一种基于灰度变化的最小交叉熵图像分割算法。该算法用于在夹杂较强的散斑、噪音以及亮度不均的图像数据环境中分割相关区域。算法参考目标粒子边缘与局部背景的梯度,将全集分割为灰度分布明显不同的子集,寻找使得与全集交叉熵变化最小的子集,抹去子集的局部灰度偏移特征,然后将变化后的子集合并再进行传统的阈值分割。实验表明该算法具有运算量少、分割结果自适应性好的特点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-07
    • 文件大小：179200
    • 提供者：lcy19891018

  1. 求取灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）的Matlab源程序

  2. 通过该Matlab程序可以求取用于描述图像纹理特征的灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）。可以分别求取0,45°,90°,135°方向上的特征参数，同时可以求出这些特征参数的平均值与标准差。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-25
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_34172322

  1. 煤与矸石图像灰度信息和纹理特征的提取研究

  2. 针对现有大多数煤与矸石图像识别方法只单一地利用灰度均值和灰度方差进行识别,存在识别准确度和效率不高等问题,提出了一种煤与矸石图像灰度信息和纹理特征提取方法。该方法提取具有代表性的特征参数,如灰度均值、平滑度及灰度共生矩阵的能量、对比度、相关性、熵等,作为识别煤与矸石的重要依据。Matlab仿真分析结果表明,以上特征参数可以有效地描述煤与矸石的图像特征,可为煤与矸石的自动识别与分选提供重要参考依据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：312320
    • 提供者：weixin_38592455

  1. 基于灰度共生矩阵的煤与矸石自动识别研究

  2. 为提高煤与矸石识别率,提出了一种基于灰度共生矩阵的煤与矸石纹理特征自动识别方法。分析灰度共生矩阵的基本原理、特征参数,利用灰度共生矩阵提取煤与矸石图像的角二阶距、相关性、对比度和熵这四个特征作为纹理特征,用支持向量机进行识别,并在MATLAB上仿真实现。研究结果表明:用灰度共生矩阵提取纹理特征、用支持向量机识别的方法能有效的描述煤与矸石的纹理特征,为煤与矸石的识别和分选提供重要参考依据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-07
    • 文件大小：411648
    • 提供者：weixin_38512659

  1. 基于灰度熵合成样本块的图像修复算法

  2. 基于灰度熵合成样本块的图像修复算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：280576
    • 提供者：weixin_38648037

  1. 基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法

  2. 现有的 Arimoto 熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布，且计算最佳阈值时需搜索整个解空间，效率不高． 为此，文中提出了一种二维 Arimoto 灰度熵阈值分割的快速迭代算法． 首先，提出了一维 Arimoto 灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后，考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性，导出了基于灰度 － 平均灰度级直方图的 Arimoto 灰度熵阈值法，并给出了中间变量的快速递推公式;最后，提出了二维 Arimoto 灰度熵阈值选取的快速迭代算法，推导了相应的公式，大大减少了运算量． 实验结果表明，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：858112
    • 提供者：weixin_38501299
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