说明：用灰度共生矩阵提取五个纹理特征包括：熵、均匀度、相关性、能量、对比度

灰度相关性 均匀度 shang.rar 灰度共生矩阵 对比度

说明：计算图像的灰度共生矩阵，并且提取图像的纹理特征

图像纹理 纹理特征矩阵 纹理特征 图像---GLCM GLCM计算过程

说明：资源描述%newdir为需要处理的图像所在的文件夹路径，filename是图像名字，为字符串，n是图像总数，m为特征向量的维数

matlab 灰度 提取 矩阵 共生 纹理

说明：灰度共生矩阵提取的二阶统计的方法

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说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，采用偏最小二乘法，能量熵的计算，能量谱分析计算,一个师兄的毕设，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数。

算法 课程 例子 预测 数据 作业 灰色 融合 关联度

说明：对指定的一幅含有多个目标的灰度图像，进行基于阈值的图像分割处理，对结果图像进行基于数学形态学的后处理设计，以得到更理想的目标区域。最后对结果图像进行区域标记（以颜色区分不同区域）并提取目标个数、各目标区域的面积、圆形度等特征。

图像颜色分割 圆形度 图像分割

说明：是学习PCA特征提取的很好的学习资料，使用大量的有限元法求解偏微分方程，一种噪声辅助数据分析方法,基于分段非线性权重值的Pso算法，采用偏最小二乘法，信号维数的估计。

说明：应用背景1、图片预处理；2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-like、等多个特征提取算法；3、特性选择：从特征向量中选取有效的特性；4、基础算法：AdaBoost的训练与测试；贝叶斯算法5、AdaBoost的改进：升压，castboost、Floatboost算法关键技术采用MAT...

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说明：图像边缘检测算法研究 一、边缘检测： 边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。...

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说明：多媒体技术的发展和视觉信息的飞速膨胀迫切需要对视觉信息资源的有效管理和检索。由此，基于内容的图像和视频检索技术得到了越来越多的重视，成为了多媒体信息检索和图像处理领域中的重要研究方向。CBIR技术将对大规模图像信息的管理和访问提供有力支持。 本文这种介绍了内容图像检索的灰度特征实现方法，具有理论意义...

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