二值化造句

采用改进的大津法计算局部阈值，对滤波结果进行二值化。

重点研究了预处理中的灰度化，自动阈值的选取、二值化、腐蚀、膨胀、团点着*法。

对二值化图像采用四邻域区域生长的方法，去除噪声斑块。

通过对自适应形态学边缘增强方法的改进，使得二值化结果有效地保留了红外图像的边界特征，是一种有效、实用的图像二值化方法。

保存时，原来的格式是全*的，同时转化并保存全*图片对应的黑白图片和二值化图片。

然后对二值化的图像进行特征提取，获得疵病的数字化信息和特征向量。

因此采用阈值法：利用图像的灰度直方图分布得到该图像灰度阈值，再根据阈值将图像二值化，形成锐化图像，然后逐行扫描，搜索图像边缘，最终获得边缘轮廓曲线。

提出了一种数码相机拍摄的文本图像的二值化方法，该方法是全局阈值、局部阈值与灰度梯度方法的结合。

介绍了一种pcb走线质量检测的预处理方法，它包括对pcb待测图像的二值化和去噪两个部分。

因此该方法除能用于任意灰度起点的一般意义上的二值化外，特别适宜于图像的挖掘和隐藏。

结合二值化编码和相位相关，提出了一种快速有效的鲁棒景像匹*法。

提出一种“高斯滤波”的方法去除这些白点，使二值化图像平滑、少毛刺，并具有较好的连通*。

通过局部图像增强的自动阈值选择等手段，解决视网膜血管图像与局部背景之间因灰度混同所造成的二值化困难；

提出通过小波多分辨力滤波将滤波以后的低通图像作为图像的自适应阈值进行二值化，获得了比较理想的效果。

识别过程中，数码管二值化后的图像在水平轴上的投影，其上升沿或下降沿基本呈现直线的形状，尝试把最小二乘法应用于倾斜校正。

在指纹门禁系统中，指纹图像预处理构成了整个系统的基础，而二值化与细化则是预处理过程的核心。

本文以**虱的**图像为样本，对其进行了灰度及二值化处理。对处理过程中产生的孤立点和无关小区域的处理和删除进行了研究和探讨。

通过对双金属片轮廓的分析、测量，使用计算二值化图像像素重心的方法得出双金属片的几何中心坐标。

采用二值化的方法获得瞳孔的粗定位的参数后，由于瞳孔和虹膜的外边缘近视为同心圆，该参数可用作提取虹膜外边缘的基础。