1、“.....它也对奇偶校验位概念进行了应用。基于码的系统可以通过在数据位后面增加些位的方式，对数将冗余的色度信息正则化成单的灰度信息，可以在保留大部分图片信息的基础上降低图片运算量第步是将图片主体信息进行识别和定位，识别问题往往是分类问题，分类算法的研究目标则是提高识别准确率并减少运算时间。基于灰度化编码的彩色图像识别方法的研究工作的开展，可以为人工神经网络技术的发展提供定的保障。图像识别的简要概述主要组成图像是种重要的信息来源，人类获取的信息大约来自视觉。图像识别技术是指借助计算机技术将待识别对象分配至各自的模式类别之中。图像识别技术应用场景广泛，除了对彩色图片中内容进行识别和分类外，图像识别还可以应用到文字识别之中。文字识别主要指的是对数字与符号的识别，如印刷体文字识别，人脸图像识别库。基于灰度编码和网络的彩色图像识别方法研究论文原稿。网络的具体算法如下......”。

2、“.....待识别图像的数量为，此时可以得出以下关系其中为输入第幅图像时，第个节点的输出值。在输入未知值时，我们计算其中，为输入未知模式时第个节点的输入值，表示第个节点在。时刻的输出值。之后将迭代计算至只有个输出值为正，即迭代结束时，如果为正，则输入的未知模式将被识别为第个样本模式。网络在识别未知输入模式中发挥着重要的作用，因此基于网络的码同时可以应用在自动检测及对计算机存基于灰度编码和网络的彩色图像识别方法研究论文原稿，受率达到了，本文中所论述的方法的接受率为，这实验结果验证了本文所论述的结论。结束语彩色图像的处理和识别的应用场景广泛，同时涵盖了多个学科，直以来是计算机领域研究的重点话题。本文结合了图像灰度化和网络理论，提出了彩色图片的识别方法。灰度转化过程是图像向灰度图像转变的过程，其中模式在灰度转化过程中发挥着转化中介的作用......”。

3、“.....除此之外，网络可以在图像识别中提供个简单有效的识别模型，实验结果也证明，这种图像识别方法可以有效的达到预期效果。不过这种彩色图像识别方法还存在着些局限性，当利用色图像灰度化编码的基础上，对图像进行灰度化处理，并要在对图像模糊处理结果进行分析的基础上，完成训练样本的确定，以便借助网络体系对样本信息进行识别。建立彩色图像数据库出于实验需要，实验过程中所使用的图像均来源于人脸图像识别信息库，实验过程中使用的最小的图片为的图片，最大的图片为的图片。图所示的内容为实验过程中使用的样张。图像预处理图像预处理环节主要分成部分，图像压缩，图像灰度化以及图像平滑。如图所示，先将图像通过中的函数进行压缩，统成的图像集合。之后将压缩好的图像按照上文中介绍的灰度化方法进行灰度化处理。最后利用点平滑法和点平滑法对灰度化后的图像进行模糊处理。点首先......”。

4、“.....图像的主要压缩成分应该是原有彩色图像中冗余信息的部分，而并非关键信息部分第灰度图像中的图像信息主要是由像素点量度决定。基于图像灰度化原理和大量实验经验，颜色空间下的彩色图像灰度化经验公式为，其中表示图像的亮度信息，取值，共个等级。由公式可以明显得出，彩色图像的灰度化是个不可逆过程，即仅知灰度图像信息是无法将其还原成彩色图像的。模型除此之外，图像向灰度的转变可以通过模型，模型在灰度转化过程中发挥着转化中介的作用。所谓的色彩空间是国际照明委员会制定的种色彩模式，其中表示的内容为亮度表示的内容网络，是由大量处理单元广泛互连而成的网络，是模拟人类实际神经网络的数学方法。目前常见的神经网络模型有几十种，比如模型自适应线性元件网络等。其中模型是种将神经元视为值开关元件的逻辑神经元模型......”。

5、“.....网络的结构简单，并能识别带有干扰信号的模式。基于灰度编码和网络的彩色图像识别方法研究论文原稿。在彩色是原有彩色图像中冗余信息的部分，而并非关键信息部分第灰度图像中的图像信息主要是由像素点量度决定。基于图像灰度化原理和大量实验经验，颜色空间下的彩色图像灰度化经验公式为，其中表示图像的亮度信息，取值，共个等级。由公式可以明显得出，彩色图像的灰度化是个不可逆过程，即仅知灰度图像信息是无法将其还原成彩色图像的。模型除此之外，图像向灰度的转变可以通过模型，模型在灰度转化过程中发挥着转化中介的作用。所谓的色彩空间是国际照明委员会制定的种色彩模式，其中表示的内容为亮度表示的内容为红色至绿色的范围表示的内容为黄色至蓝色的范围。颜色空间拥有着宽，重点话题。本文结合了图像灰度化和网络理论，提出了彩色图片的识别方法......”。

6、“.....其中模式在灰度转化过程中发挥着转化中介的作用，灰度化可以有效地保留彩色图片亮度信息从而减小图像尺寸加快处理速度。除此之外，网络可以在图像识别中提供个简单有效的识别模型，实验结果也证明，这种图像识别方法可以有效的达到预期效果。不过这种彩色图像识别方法还存在着些局限性，当利用上文提到的灰度化方法处理彩色图片时，彩色图片的色彩信息会全部丢失，换言之，针对些非轮廓识别或色彩识别问题时，这种灰度化处理就很难达到预期的效果，以及当图像尺寸不致时，基于灰度编码和网络的彩色图像识别方法研究论文原稿图像处理中，常见的做法之就是颜色空间的转换，下列公式即为向坐标转换的公式。彩色图像灰度化经验公式彩色图像承载的信息是充足，但往往也存在着冗余，图像中许多关键信息即使失去了颜色，也可以被正确的表达出，丧失些色彩的完整性不意味着关键信息的丢失。另方面......”。

7、“.....而灰度图像只需要位，如果可以在保证图像关键信息不丢失的情况下，将彩色图像转化为灰度图像，那么将有的图像尺寸会被减少，这就意味着每张图像将占用更小的存储空间以及拥有更快速的处理速度。这种将彩色图像转化为灰度图像的有损压缩方式主要基于个基础。键信息不丢失的情况下，将彩色图像转化为灰度图像，那么将有的图像尺寸会被减少，这就意味着每张图像将占用更小的存储空间以及拥有更快速的处理速度。这种将彩色图像转化为灰度图像的有损压缩方式主要基于个基础。图展示的是颜色空间下经各方法处理后的灰度谱，通过图片我们可以发现经验公式带来的灰度化会导致颜色在纯色部分相对较暗混色部分相对较凉，而模型下的灰度化更加均匀，更加贴近人类视觉。现阶段图像灰度化转换已经成为了图像处理研究领域的基础环节，在图像分割图像特征提取和模式识别等图像处理工作开始之前......”。

8、“.....网络识别图像人工神经网络，亦称为神经色图像数据库出于实验需要，实验过程中所使用的图像均来源于人脸图像识别信息库，实验过程中使用的最小的图片为的图片，最大的图片为的图片。图所示的内容为实验过程中使用的样张。图像预处理图像预处理环节主要分成部分，图像压缩，图像灰度化以及图像平滑。如图所示，先将图像通过中的函数进行压缩，统成的图像集合。之后将压缩好的图像按照上文中介绍的灰度化方法进行灰度化处理。最后利用点平滑法和点平滑法对灰度化后的图像进行模糊处理。点平滑法是指以每个像素点为中心，建立矩阵为平滑模板，以模板的平均灰度值代替原像素点的灰度值进行模糊处理，同理，点平滑法选用的平滑模板为矩阵。识别样本识别样本的过程是根据阔的色域和丰富的色彩，它不仅包含了的所有色域，还能表现出更多的色彩。通常来说，人的肉眼能感知的所有色彩，都可以通过模型表现出来。同时......”。

9、“.....也是灰度转换以为转换中介的主要原因。在彩色图像处理中，常见的做法之就是颜色空间的转换，下列公式即为向坐标转换的公式。彩色图像灰度化经验公式彩色图像承载的信息是充足，但往往也存在着冗余，图像中许多关键信息即使失去了颜色，也可以被正确的表达出，丧失些色彩的完整性不意味着关键信息的丢失。另方面，從理论上讲个彩色像素点需要位字节来表示，而灰度图像只需要位，如果可以在保证图像人脸图像识别库。基于灰度编码和网络的彩色图像识别方法研究论文原稿。首先，灰度图像需要保留原有彩色图像的重要特征其次，图像的主要压缩成分应该识别难度也会大大提高。因此，稳定且可在多种应用场景下使用的彩色图像识别方法，乃是我们研究直努力的方向。参考文献贾永红数字图像处理武汉大学出版社，贺炜多维彩色图像特征快速抽取方法仿真研究计算机仿真......”。