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灰度阈值分割利用的是目标区域和背景区域各自像素灰度相似性特征。
A、对
B、错
发布时间:
2025-05-11 11:32:00
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(
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答案:
对
相关试题
1.
灰度阈值分割利用的是目标区域和背景区域各自像素灰度相似性特征。
2.
值,并将该阈值作为该窗口的像素灰度阈值,也可以由此局部特性动态来调整阈值和判断处理像素是目标物还是背景。
3.
区域方法基于像素的相似性进行图像分割,包括区域生长和分水岭算法。
4.
基于图像灰度空间分布的阈值方法不需要考虑像素与像素之间的相关性。
5.
基于图像灰度空间分布的阈值方法除了考虑当前像素本身的灰度值外,还需要考虑其与邻近像素之间的关系。
6.
图像分割的本质是将各个像素进行分类的过程,分类的依据是灰度、颜色、纹理等特征。( )
7.
用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值,实现图像的平滑,又称________。
8.
灰度图像像素值的取值范围是多少?
9.
像素值通常为0和255,分别代表背景和钢轨,利用此阈值将灰度图像转换为二值图像。通过Otsu算法的二值化处理,如图4.6所示。
10.
Haar-like特征的模板特征值计算的方法为,黑色矩形区域像素和减去白色矩形区域像素和。
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