滤波反投影重建算法实现灰度图像的重建,所用灰度图像是512x512

OpenCV实现灰度图像到二维数组，数组到图像的相互转换存取

FCM算法中参数的优选方法及实例应用-FCM算法用于灰度图像分割的初始化方法的研究.pdf replyreload = ',' 51632;====在这个帖子中的内容,我六月份曾在 cinc 2009 上发表,在过几个月这篇文章就会被 EI Compendex, Istp and Inspec检索了．嘿嘿．文章介绍如下．其实就是这个帖子中的内容．．OO－＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 那篇 paper : 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复 A New Validity Function for Fuzzy Clustering Wuhan, China June 06-June 07 Yang Li Fusheng Yu DOI Bookmark:http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/CINC.2009.100 ABSTRACT This paper first gives a new validity function for fuzzy clustering, then presents a method of the optimal selecting of the cluster number in the standard fuzzy c-means clustering algorithm, and finally outlines the fuzzy c-means clustering algorithm with parameters self-adapted. Experimental results carried on synthetic data set and data set based on actual background illustrate the performance of the new validity function and the corresponding fuzzy clustering algorithm. ADDITIONAL INFORMATION Index Terms: Fuzzy C-Means; fuzzy clustering analysis; cluster number; clustering validity function Citation: Yang Li, Fusheng Yu, "A New Validity Function for Fuzzy Clustering," cinc, vol. 1, pp.462-465, 2009 International Conference on Computational Intelligence and Natural Computing, 2009 ========= 【以前我写过的一篇论文，有关FCM的，虽然Matlab中有模糊工具箱但那里面给出的FCM算法必须事先给出聚类数，我这里给出的算法具有自适应性无需人为给出聚类数，可自行给出最佳聚类数，希望能为相关方面的朋友提供帮助。】 摘要：本文在原始的fcm算法基础上，对算法中的聚类数c和加权指数m给出优选方法，进而而出了fcm参数优选自适应算法，通过人造数据与具有实际背景的数据验证可以看出该算法是有效的，该算法不但可以自适应的给出最佳的聚类数，而且可以验证聚类的有效性，达到最佳聚类的目的。 关键字：FCM，聚类分析，聚类数，加权指数，自适应 Abstract：This paper gives a method of the optimal choice for fuzzy weighting exponent m and the numbers c. Then the Fuzzy c-Means clustering algorithm with parameters self-adepted is presented in this paper. At last expermental results with artificial data and data based on actual background illustrates the effectiveness of the algorithm. Keywords：FCM，fuzzy clustering analysis，cluster number，fuzzy weighting exponent，self-adepting ============================================== 内容目录 第一章 引论及FCM算法介绍        - 4 - 1.1 简介聚类分析        - 4 - 1.2 FCM算法介绍        - 4 - 1.2.1　普通（硬）－Ｃ均值聚类算法        - 4 - 1.2.2　模糊（软）－Ｃ均值聚类算法        - 5 - 1.3 聚类数c的研究        - 7 - 1.4 加权指数m的研究及m对FCM算法的影响        - 8 - 第二章 FCM参数的优选自适应方法        - 9 - 2.1 引言        - 9 - 2.2 聚类数c的自适应方法        - 10 - 2.3 加权指数m的优选方法        - 12 - 2.3.1   划分模糊度        - 12 - 2.3.2  FCM中参数m的优选        - 14 - 第三章 FCM参数自适应算法的实例应用        - 15 - 附录        - 19 - 参考文献        - 24 - fcm.jpg 游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

C++实现灰度图像正交变换，包括傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换，小波变换（bmp灰度图像），VC6.0里运行无误

编程完成一幅灰度图像的伪彩色图像，达到增强某一观察目标的目的。说明构思、列写程序和实验结果。

本 GUI 是一种帮助将彩色图像转换为其灰度版本的工具。 GUI 支持 Matlab 本身支持的所有图像格式。 用户可以加载图像，将其转换为灰度并将其另存为新的图像文件。 最后一个选项也可用于格式转换。 该产品还支持“重置”功能。

传统的SNR和PSNR不能很好地评价水印图像的质量。人类视觉对图像中不同强度的亮度区域和不同程度的纹理区域具有不同的视觉阈值，SNR和PSNR没有对这些不同进行区分，利用Watson提出的DCT域JND（Just Noticeable Difference，刚辨差）计算模型计算出图像中每个DCT系数的JND值，为图像中不同成分设置不同的权值，得到了优化的图像质量评价模型。用不同方法对传统模型和本文模型进行对比实验，结果表明新模型优于传统模型，其评价结果更接近人的视感觉，适用于各种不同的灰度图像和水印算法，可以对水印算法进行不可感知性性能评价。

实现任意彩色 灰度图像的放大缩小 任意角度旋转

资源包含实现的Python源码和三页的详细实验报告。 实验内容：给定一幅灰度图像，使用任意方法将其变成一幅彩色图像，并尽量使得添加的色彩显得较为真实。

把灰度图像转化为彩色图像的MATLAB代码。