直方图阈值是基于单目标图像直方图的( )现象。
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基于图像灰度分布的阈值方法包含很多种算法,其中()是针对预先已 知图像中目标物所占比例的情况下,所采用的一种简单有效的方法。
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直方图是对图像()信息检测的结果。
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利用直方图取单阈值方法进行图像分割时()。
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噪声对利用直方图取阈值分割算法的影响源于()。
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直方图的左侧代表了图像的()区域。
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直方图均衡化的基本思想是对原始图像中的像素灰度做某种(),使变换后图像灰度的概率密度是(),即变换后图像是一幅灰度级均匀分布的图像。
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灰度直方图能反映一幅图像各灰度级像元占图像的面积比。
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如果将图像中对应直方图中偶数项的像素灰度均用相应的对应直方图中奇数项的像素灰度代替,所得到的图像将()。
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从灰度直方图能获得图像的哪些信息?
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将随机分布的图像直方图修改为均匀分布的输出图像直方图称为()。
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直方图均衡是一种点运算,图像的二值化则是一种局部运算。
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直方图用图形表示图像的(),显示了像素在图像中的分布情况。
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下列哪几项能够正确描述,执行“图像-直方图”命令后所显示的直方图对话框()。
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直方图是以图形的方式来查看图像的()信息。
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灰度图像的直方图定义为数字图像中各灰度级与其出现频数间的统计关系。
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如果图像的直方图中所有像素集中在右侧,并且几乎达到最高值,说明图像有可能( )。
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直方图均衡是一种点运算,图像的二值化则是一种局部运算。( )
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灰度直方图与图像之间的关系是()的映射关系
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直方图均衡化是一种点运算,图像的二值化则是一种局部运算
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Matlab中对图像进行直方图均衡化的函数指令是
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