灰度值造句

使用MIAS-图像分析仪分别检测SDH阳*粒子数及ACP酶灰度值变化。

对高光谱影像而言，此时研究的对象已由象元灰度值转变为灰度矢量，研究域由一维的灰度空间延伸到多维的光谱空间。

通过将整个医用图像中每个像素的分形值，转化为相应象素的灰度值，得到了边缘增强和检测图。

然后各子图内像素灰度值以低阶多项式表示，依最小二乘准则以多项式逼近原图像的子图像。

遥感图像通过像元灰度值的高低差异和空间变化来表示不同属*的地物目标及其分布情况。

尤其是当邻域间像素的距离近并且灰度值相似时，则它们对结果有较大的影响。

一百采用最小二乘法，对实验数据进行拟合，建立了紫外光辐照度随视图平面位置坐标和灰度值变化的关系模型。

通过非参核密度估计算法建立背景模型，获得每个像素点上各灰度值的出现概率，提取出前景目标；

但是高光谱图像的每个像元都对应几十到几百个波段的灰度值，数据量极其庞大，因此必须对其进行压缩。

结果：与正常组和盐水对照组比较，*因依赖大鼠胰岛SS-IR细胞免疫染*增强，平均灰度值降低，差异有显著*。

应用扫描图像RGB三原*的灰度值分离理论，通过叶片像素点的分布比例提出一种计算叶片面积大小的算法。

各组动物对照侧动眼神经核内神经丝蛋白免疫反应阳*神经元数目和灰度值差异无显著*（P>0.05）。