善恶的灰度

善恶的灰度——《烈日灼心》影评

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当你变成一个上帝，坐在电影院的椅子上，俯视着一场猫捉老鼠的追逐，当你在焦灼中，看着一个个谎言的出现与识破的时候，这部戏的惨烈就不急不躁的开始显山露水，故事里包裹着善与恶的争辩，而自我救赎与拯救，感觉像是这部电影的全部理由，让人感觉到了深刻，感觉到了黑暗的内核外的光与热。

评书似的旁白开场像是油锅的预热，当所有人明白故事的背景时候，整部影片的悬念也就预支完毕。几个主角的生活从细微处一点点的被打开，那些费劲心思的躲藏，在看似平常的生活下，显得愈加有趣。观众处于上帝视角，所有人都知道，谁是罪犯，谁是警察，这就决定了这一部片子一定是“好看”的，片子中最大的悬念，偏偏就是让你感觉毫无悬念。当看着罪犯在生活的边缘闪躲着，心理居然有着一种隐痛，对他们有一种与自我道德相悖的同情。但影片像是一条橡皮筋，时刻紧绷着，却一点不多，一点不少的保持着隐忍，正如主角的生活。

鲁迅说，悲剧就是把美好的东西撕碎给你看，然而把已经撕碎的东西再重新拼回给你看，那种不可名状的淡淡忧伤令人彷徨不安。《烈日灼心》的悲

善恶的灰度——《烈日灼心》影评

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当你变成一个上帝，坐在电影院的椅子上，俯视着一场猫捉老鼠的追逐，当你在焦灼中，看着一个个谎言的出现与识破的时候，这部戏的惨烈就不急不躁的开始显山露水，故事里包裹着善与恶的争辩，而自我救赎与拯救，感觉像是这部电影的全部理由，让人感觉到了深刻，感觉到了黑暗的内核外的光与热。

评书似的旁白开场像是油锅的预热，当所有人明白故事的背景时候，整部影片的悬念也就预支完毕。几个主角的生活从细微处一点点的被打开，那些费劲心思的躲藏，在看似平常的生活下，显得愈加有趣。观众处于上帝视角，所有人都知道，谁是罪犯，谁是警察，这就决定了这一部片子一定是“好看”的，片子中最大的悬念，偏偏就是让你感觉毫无悬念。当看着罪犯在生活的边缘闪躲着，心理居然有着一种隐痛，对他们有一种与自我道德相悖的同情。但影片像是一条橡皮筋，时刻紧绷着，却一点不多，一点不少的保持着隐忍，正如主角的生活。

鲁迅说，悲剧就是把美好的东西撕碎给你看，然而把已经撕碎的东西再重新拼回给你看，那种不可名状的淡淡忧伤令人彷徨不安。《烈日灼心》的悲

当你变成一个上帝,坐在电影院的椅子上,俯视着一场猫捉老鼠的追逐,当你在焦灼中,看着一个个谎言的出现与识破的时候,这部戏的惨烈就不急不躁的开始显山露水,故事里包裹着善与恶的争辩,而自我救赎与拯救,感觉像是这部电影的全部理由,让人感觉到了深刻,感觉到了黑暗的内核外的光与热。

善恶的灰度——《烈日灼心》影评

当你变成一个上帝，坐在电影院的椅子上，俯视着一场猫捉老鼠的追逐，当你在焦灼中，看着一个个谎言的出现与识破的时候，这部戏的惨烈就不急不躁的开始显山露水，故事里包裹着善与恶的争辩，而自我救赎与拯救，感觉像是这部电影的全部理由，让人感觉到了深刻，感觉到了黑暗的内核外的光与热。

评书似的旁白开场像是油锅的预热，当所有人明白故事的背景时候，整部影片的悬念也就预支完毕。几个主角的生活从细微处一点点的被打开，那些费劲心思的躲藏，在看似平常的生活下，显得愈加有趣。观众处于上帝视角，所有人都知道，谁是罪犯，谁是警察，这就决定了这一部片子一定是“好看”的，片子中最大的悬念，偏偏就是让你感觉毫无悬念。当看着罪犯在生活的边缘闪躲着，心理居然有着一种隐痛，对他们有一种与自我道德相悖的同情。但影片像是一条橡皮筋，时刻紧绷着，却一点不多，一点不少的保持着隐忍，正如主角的生活。

鲁迅

灰度共生矩阵

一.概念及流程

纹理特征在地物光谱特征比较相似的时候常作为一种特征用于图像的分类和信息提取，是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而图像空间中相隔某距离的两个像素之间存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。

具体描述如下：

1)灰度降级，对原始影像进行灰度降级如8,16,32,64等；

纹理计算的灰度降级策略来源于IDL的bytscl函数介绍，具体描述如下：

图 2 灰度降级

2)根据设定好的窗口大小，逐窗口计算灰度共生矩阵； 3)根据选择的二阶统计量，计算纹理值。

二.纹理算子

协同性（GLCM_HOM）：对应ENVI的Homogeneity

反差性（GLCM_CON）：

非相似性（GLCM_DIS）：

均值GLCM_MEAN：对应ENVI的Mean

方差GLCM_VAR：对应ENVI的Variance

角二阶矩GLCM_ASM：对应ENVI的Second Moment

相关性GLCM_COR：对应ENVI的Correlation

GLDV角二阶矩GLDV_ASM：

熵GLCM_ENTROPY：对应ENVI的Entropy

归一化灰度矢量均值

灰度共生矩阵（GLCM）

共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义，它不仅反映亮度的分布特性，也反映具有同样亮度或接近亮度的象素之间的位置分布特性，是有关图象亮度变化的二阶统计特征。它是定义一组纹理特征的基础。

一幅图象的灰度共生矩阵能反映出图象灰度关于方向、相邻间隔、变化幅度的综合信息，它是分析图象的局部模式和它们排列规则的基础。

设f(x,y)为一幅二维数字图象，其大小为M×N，灰度级别为Ng,则满足一定空间关系的灰度共生矩阵为

P(i,j)=#｛(x1,y1),(x2,y2)∈M×N｜f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j｝

其中#(x)表示集合x中的元素个数，显然P为Ng×Ng的矩阵，若(x1,y1)与(x2,y2)间距离为d,两者与坐标横轴的夹角为θ，则可以得到各种间距及角度的灰度共生矩阵P(i,j,d,θ)。

纹理特征提取的一种有效方法是以灰度级的空间相关矩阵即共生矩阵为基础的，因为图像中相距(Δx，Δy)的两个灰度像素同时出现的联合频率分布可以用灰度共生矩阵来表示。若将图像的灰度级定为N级，那么共生矩阵为N×N矩阵，可表示为M(Δx，Δy)(h,k)，其中位于(h,k)的元素mhk的值表示一个灰度为h而另一个灰度为k的

IMAGE J灰度分析 DNA 灰度分析 方法1

1.首先打开软件后，开启图档； 2.请先做校正，选择Analyze底下的Calibrate选项，再选择校正的模式，使用Uncalibrate OD，再按ok ；

3.在要分析的第一条(first lane)加上一个长型框(工具列第一个选项)，再按下Analyze/Gels/select first Lane快速键(Ctr+1)，此时框架中会出现一个号码1，之后可以移动框架到第二个lane再选择Analyze/Gels/select second Lane快速键(Ctr+2)，当然可以一直加下去，最后按Analyze/Gels/plot Lanes快速键(Ctr +3)；

4.分析以后会出现图型表示你刚选择的框内的影像强度，此时可以看到有几个比较高的区段，就是我们想定量的band，使用直线工具(工具列第五个选项)先将图形中高点为有band的区域和没有band的区域分开再，使用魔术棒工具(工具列第八个选项)点选要分析的区域；

5.当我们点选分析时，在result的对话视窗会出现分析的数据，依序点选就会出现每个band的值。

方法2 1.打开图

2.选择要分析的条带，Ctrl+M测

WB灰度分

图像灰度化

第15卷　第1期

2004年3月　　　　　　　　　　广西工学院学报　　　　　　　　　　　Vol115　No11

　JOURNALOFGUANGXIUNIVERSITYOFTECHNOLOGY　　　Mar12004

文章编号　100426410(2004)0120023204

位图图像灰度化的方法及编程实现

游达章1,张建钢2,甘　勇3

(11湖北工学院机械工程学院,湖北武汉　430068;

21武汉科技学院机械系,湖北武汉　430000;31桂林电子工业学院机械系,广西桂林　541004)

摘　要:图像灰度化是许多数字图像处理的初始和基础工作,本文对灰度化的基本原理作了简要阐述,同时分别介绍了8位和24位彩色位图灰度化的具体方法,并给了实现详细代码。

关　键　词:灰度化;位图;方法;代码

中图分类号:TP31714　　　　文献标识码:A

,,广泛运用在纺织、机械、信息科学、生物、、轮廓提取、图像增强等等热点问题的相关技术工作,。本文对彩色图像到灰度图像转变的实现方法作了详细的阐述。

1　彩色图像和灰度图像的基本概念及相互关系

　　位图图像一般分为单色图像、灰度图像和彩色图像。单色图像只有黑色和白色两种颜色,整个图像由单纯的黑色点和白色点组成。彩色图像的像素点

实验2 图像的灰度变换

一、实验目的：

学会用MATLAB软件对图像进行运算和灰度变换。

二、实验内容：

用+、-、*、/、imabsdiff、imadd、imcomplment、imdivide、imlincomb、immultiply、imsubtract和imadjust等函数生成各类灰度变换图像。

三、实验相关知识

1、代数运算

两幅图像之间进行点对点的加、减、乘、除运算后得到输出图像。我们可以分别使用MATLAB的基本算术符+、-、*、/来执行图像的算术操作，但是在此之前必须将图像转换为适合进行基本操作的双精度类型（命令函数为double（））。为了更方便对图像进行操作，图像处理工具箱中也包含了一个能够实现所有非稀疏数值数据的算术操作的函数集合。如下所示：

imabsdiff：计算两幅图像的绝对差值 imadd：两个图像的加法 imcomplement：一个图像的补 imdivide：两个图像的除法

imlincomb：计算两幅图像的线性组合 immultiply：两个图像的乘法 imsubtract：两个图像的减法

使用图像处理工具箱中的图像代数运算函数无需再进行数据类型间的转换，这些函数能够接受uint8和uint16数据

原理和功能：

灰度传感器是模拟传感器，灰度传感器利用光敏电阻对不同颜色的检测面对光的反射程序不同，其阻值变化在的原理进行颜色深浅检测。灰度传感器有一只发光二极管和一只光敏电阻，安装在同一面上。在有效的检测距离内，发光二极管发出白光，照射在检测面上，检测面反射部分光线，光敏电阻检测此光线的强度并将其转换为机器人可以识别的信号。

技术指标：

返回值：0~255，检测颜色越浅，返回值越小

连接方式：1条3芯排线和1条4芯排线，2510型3脚插头

灰度传感器上无信号指示灯，但是配有检测颜色返回模拟量大小调节器。欲使检测给定的颜色时，可以将发射/接收头置于给定颜色处，配合调节器即可调出合适的返回模拟量。方法如下：

? 将调节器逆时针方向旋转，返回模拟量变大； ? 将调节器顺时针方向旋转，返回模拟量变小；

示例：

假设在模拟3口（A3）接上一个灰度传感器来说明它的使用。将灰度传感器的单向插座插在模拟3口（A3）上，并用螺丝钉将灰度传感器固定在机器人上，

用螺丝钉将发射

/接收头固定在机器人前下方。

本例功能：检测正前方有无白色（或浅色）。遇到白色，就停止前进；如没有，就一直前进。

程序及流程图如下所示：

void main() {

基于MATLAB的彩色图像灰度处理

数字图像处理期末考试

题目基于Matlab的彩色图像灰度化处理 专业、班级 11电信一班 姓名 钱叶辉 学号 1109121025

成绩

- I -

基于Matlab的彩色图像灰度化处理

基于Matlab的彩色图像灰度化处理

摘要

在计算机领域中，灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗的黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以是任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。灰度图像与黑白图像不同，在计算机图像领域中黑白图像只有黑色与白色两种颜色；灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。但是，在数字图像领域之外，“黑白图像”也表示“灰度图像”，例如灰度的照片通常叫做“黑白照片”。在一些关于数字图像的文章中单色图像等同于灰度图像，在另外一些文章中又等同于黑白图像[1]。

彩色图像的灰度化技术在现代科技中应用越来越广泛, 例如人脸目标的检测与匹配以及运