灰度分布造句

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图像灰度分布的近似标准化算法研究
利用小波的灰度梯度共生矩阵计算基于邻域的图像灰度分布不均匀性和灰度梯度分布不均匀性。
第三，定义了一种多尺度的特征相似性度量，从而把图像灰度分布和几何结构结合在一个完整的框架中。
摘要本文提出了一种基于双坐标系的指纹预处理方法，通过计算指纹图的局部方向矩阵而非基于灰度分布来求解灰度方向。
与已有的方法相比，由该方法生成的窗口大小能较灵活地适应了图像中不同区域的灰度分布，取得了较好的结果。
而信号的奇异点或突变点往往表现为相邻像素点处的灰度值发生了剧烈的变化，我们可以通过相邻像素灰度分布的梯度来反映这种变化。
由于sar图像相干斑噪声的影响和灰度分布的复杂性，利用传统方法作配准时一般面临特征提取和局部灰度匹配难度大、精度无法满足需要的困难。
这种方法基于这样一种直观的思想：在矩形窗口内，中心点的象素灰度很可能是该区域的灰度分布的主要成分，同时允许一定比例象素的灰度级不在该范围内。
当我们感兴趣的信息包含在图像中相对较小且灰度分布较均匀区域时，两种广泛使用的直方图修正方法即直方图均衡( he )和局部直方图均衡( lahe )都不能增强这一部分信息。
在图像处理时，采用基于线性滤波的图像增强方法，并提出了一种新的自动多阈值图像分割方法，该方法以基于灰度位置投影的图像分区实现局部多阈值分割，克服了不均匀照明或不均匀灰度分布对目标识别的影响，同时，通过阈值过渡很好地解决了相邻区域阈值“阶跃”引起的错误分割问题，具有很好的鲁棒性。
用灰度分布造句挺难的，這是一个万能造句的方法
西安理工大学硕士学位论文最后，在visualfortran环境下给出了这种算法的具体实现，处理模拟粒子图像的结果与模拟数据比较吻合，最大位移绝对误差在x方向是0 . 6671像素，在y方向是0 . 7928像素;计算结果与示踪粒子灰度分布模板法(基本的互相关法)在绝大部分点是相同的，只在少数点相差一个像素，而且大多出现在边界区域。
摘要下视景像匹配制导中，实时图和基准图的拍摄高度、方位和图像比例尺不完全一致，两图的轮廓形状存在旋转和变形等差异，边缘特征提取方法受图像灰度分布影响存在变形和移位，易导致匹配错误。
本文在深入研究该32元红外热成像系统成像特性的基础上，提出一种可以有效改善红外图像质量、提高热成像系统性能参数的方法和实现途径：即应用一个基于dsp + fpga高速数字信号处理系统的实时视频图像处理器，对红外热成像系统的视频图像灰度分布进行适当的均衡，使各个探测器之间的不均匀性得到有效校正。
使用一种动态方向梯度矢量流snake ddgvf snake算法来检测未知图像的阴影和高光区域，根据已知的标准人脸图像库中图像的灰度分布，计算出灰度中值，然后采用加权非线性gamma灰度矫正算法来归一化待识别图像的光照变化，使之与已知的标准库中的图像灰度一致。
该算法的特色是反演风的位置并不固定在反演网格的中心位置，而是通过梯度分析的方法使反演风的位置得到优化，再经过积雨云检测和灰度分布均匀程度检验，剔除不适合用来反演的目标物。