为了对感兴趣的目标进行识别和分析，需要将其分离出来，然后提取所具有的特征，进而进行识别分类。（）是模式识别的首要工作之一。从地物识别角度来看，（）更适用于处理高空间分辨率的图像。

在图像处理中，为了便于问题的分析，需要用数学方式来表示图像。表示图像的基本方法有两类，即（）与（）。

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灰级窗，是只将灰度值落在一定范围内的目标进行（），就好像开窗观察只落在视野内的目标内容一样。

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（）是为了将某一区间的灰度级和其他部分（背景）分开

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如果需要将图像中的一部分作为图案图章的图案样本，则首先要进行的操作是（）。

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图像分割时，如果感兴趣的目标在其内部具有均匀一致的灰度值并分布在具有另一个灰度值的均匀背景上，使用（）效果就很好。

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使用类间最大距离法进行图像分割时，下列步骤正确的是（）。①计算相对距离度量值。②给定一个初始阈值，将图像分成目标和背景两类。③分别计算出两类的灰度均值。④选择最佳的阈值，使得图像按照该阈值分成两类后，相对距离度量值达到最大。

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在利用扫描仪进行OCR识别时，一般选择的色彩位数是（）。

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所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以（）保持最大相似性以及类 间保持最大距离为目标，通过迭代优化获得最佳的图像分割阈值。

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所谓聚类方法，是采用模式识别中的聚类思想，以类内保持最大相似性以及（）保持最大距离为目标，通过迭代优化获得最佳的图像分割阈值。

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