颜色模型

粒子群优化算法可以对灰色模型参数进行优化，提升模型预测精度。

在这个项目中，我们试图实现灰色模型Matlab原始代码SC-CNN。请注意，代码正在更新中，并未完全完成。当前阶段已经实现了SC-CNN的第一部分。该代码使用的数据集与文中提到的数据集相同，同时也适用于其他数据集的训练。我们计划对代码进行进一步更新以解决已知问题，但目前仅使用主要数据集进行开发。请注意，无需手动下载数据集，所有数据处理均由代码完成。该代码基于Pytorch编写，支持在CPU或GPU上运行，也可以在多个GPU上并行运行。详细的运行说明可以在代码中找到。

利用matlab编写灰色GM（1,1）模型的运算程序。该模型基于灰色系统理论，通过微分方程求解系统常数，将离散数据转化为连续数据序列，从而减弱原始时间序列的随机性。

灰色模型matlab原代码在Tensorflow 2.0+中实现的ESRGAN（增强的超分辨率生成对抗网络，在ECCV 2018中发布）。这是一个非正式的实现。 ESRGAN引入了不进行批量归一化的残差残差块（RRDB）作为基本网络构建单元，采用了相对论GAN的思想，即让鉴别器预测相对真实性，并通过使用激活前的功能来感知损失。由于这些改进，与SRGAN相比，拟议的ESRGAN具有始终如一的更好的视觉质量和更逼真的自然纹理，并在PIRM2018-SR挑战赛中获得第一名。

使用方法：createColorHistograms(im_str)，其中im_str可以是图片文件路径或三维数组。绘制颜色直方图存在两种混淆：一种是在二维中显示三维分布，另一种是在缺乏上下文互动的情况下显示实际颜色的感知混淆。为每个RGB波段单独绘制直方图的常用方法几乎不是最佳选择。为了更好地描述颜色，建议利用图表的视觉语言来呈现。初始阶段，将每个颜色三元组划分为每个RGB波段中的25个灰度值的波段，即(r, g, b*)，其中每个值是25的倍数，最大可达255，提供了在整个色彩空间中的高分辨率表示。下一步是确定垃圾箱的排序方式。

CAD技术的发展使得改变物体颜色和图层颜色变得更加高效。现在，通过新的LSP（Lisp）扩展，用户可以轻松地调整对象的视觉属性，提升设计效率和精度。

这个程序的目标是检测彩色图像中的人脸特征。

检验污染模型MATLAB代码模型cdcat_spm（cdcatmr的神经影像管道）代码格式化，以便MATLAB脚本/函数在单个主题上运行。每个步骤按文件夹划分，Slurm脚本编译所需的函数，并提交并行作业数组以提高效率。一旦设置了SPM12和Atlas，您只需在Slurm文件中更改路径和ACCRE上的MATLAB版本（通过ACCRE终端上的ml检查）等信息即可，无需在MATLAB脚本中进行更改。所有Slurm脚本共享相同的sBatch指令，重要路径包括您的MATLAB/SPM12路径、cdcat_spm的克隆目录和Scratch数据目录（在ACCRE上为/scratch/polynlab/fm

在Matlab中实现颜色空间转换的各种方式，包括使用output=colorspace（‘rgb->lab’，input）调用的简便方法。

这个脚本演示了如何在图像中查找特定颜色的对象。如果您需要在图像中仅仅通过遮罩找到红色、绿色或蓝色对象，此代码能够胜任。已在MATLAB R2014a版本下测试过。