Color Image Analysis

我自己写的图像色彩平衡代码，其中h(i)为r、g、b的平均值，lh为h(i)的平均值，h(i)/lh-1为平衡基，s(i)为加权系数。

在MATLAB中，可以通过编程实现对图像像素的均值和熵值的计算。这是图像处理中的重要步骤，能够帮助分析图像的复杂度和信息量。 图像像素均值计算 读取图像数据：首先使用 imread 函数读取指定的图像文件。 计算均值：通过 mean2 函数计算图像的像素均值。 图像熵值计算 灰度转换：若图像为彩色图像，需先使用 rgb2gray 函数转换为灰度图像。 熵值计算：使用 entropy 函数获取图像的熵值，用于表示图像的复杂度。 通过上述步骤，能够利用MATLAB快速获得图像的基本统计信息，从而进一步深入分析图像特性。

该程序使用 Matlab 实现了 小波变换 彩色图像的 水印嵌入 和 提取。通过小波变换对图像进行多尺度分解，将水印信息嵌入到高频子带中，从而保证图像质量的同时实现水印的隐蔽性和鲁棒性。程序支持彩色图像的处理，并提供了水印提取功能，确保水印信息可以在图像受到一定程度攻击后仍然能够恢复。

本视频介绍了基于Matlab的形态学分析和稀疏表征的CSMCA图像融合方法，代码均可运行，适合初学者。1. 主函数：main.m；调用函数：其他m文件；运行结果无需额外操作。2. 运行版本：Matlab 2019b。如有错误，根据提示调整，若有疑问可私信博主。3. 运行步骤：- 步骤一：将所有文件放入Matlab当前文件夹；- 步骤二：双击打开main.m；- 步骤三：点击运行，等待结果。4. 服务咨询：可私信博主或扫描视频QQ名片获取更多支持，包括完整代码、期刊复现、程序定制及科研合作等。

This project implements the technique of color transfer between images as described in the paper by Erik Reinhard, Michael Ashikhmin, Bruce Gooch, and Peter Shirley. One of the most common tasks in image processing is changing the colors of an image. This article presents a more general color correc

颜色代码的转换工具你是不是经常要手动查色值？color函数就挺方便，支持直接用颜色名或者#ff8800这种十六进制代码，转成[r g b]三元组，值都是 0 到 1 之间那种，拿来做可视化或者颜色判断都挺顺手的。 颜色名称像'red'、'cyan'之类的直接传进去就行，不用管大小写，响应也快；十六进制的话，它还能智能识别三位或六位，#f80和#FF8800都能识别成一样，挺省心。 要是你在用MATLAB做图形、图像标注什么的，是跟RGB打交道，这个函数就蛮实用的。比如根据图像里的颜色范围提 mask、或者配图例颜色，直接扔个color('#f80')就能搞定，不用再去换算。 顺手提一下，它也可

使用两种边界颜色和一种中心颜色创建颜色图。此方法在包含正值和负值时非常有用，中心颜色（通常为白色）代表零。用户可以定义边界和中心颜色，以及组成颜色图的段数。所有颜色输入需采用RGB三元组格式（例如[0 0 0]表示黑色）。生成颜色图后，使用：colormap(gca,newColormapName)上传到当前图形。请参阅函数文本（注释）以获取进一步的描述和示例用法。如果存在任何错误，请告诉我。

Independent Component Analysis (ICA) stands as a pivotal advancement across diverse fields such as neural networks, advanced statistics, and signal processing. This resource furnishes a thorough introduction to ICA, encompassing the foundational mathematical principles, critical solutions, algorithm

颜色特征的图像检索老玩家对 Color Coherence Vector（简称 CCV）不陌生。它其实就是在普通颜色直方图上再加一层“连贯性”判断——不光看颜色多，还看这些颜色是不是集中在一起，挺聪明的思路。这里还有个加强版叫 ICCV，加入了空间信息，对目标图像的感知更精准，适合做一些更“懂语义”的比对。 getCCV 和 getICCV 两个函数都挺实用，直接喂张图进去，它们就能吐出一串代表颜色相干特征的向量。你拿这个向量，和别的图做个euclidean distance比较，快就能找出相似图。响应也快，代码也简单，用起来还蛮爽。 论文来源也靠谱，都是早期经典的检索方法，尤其1996 年那

Traffic_sign_recognition: 使用定向梯度直方图（HOG）和基于色域的功能识别交通标志。采用支持向量机（SVM）对图像进行分类，提取交通标志的显著特征，提升识别准确性和可靠性。