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。

类间最大距离法的设计思想是：在某个适当的阈值下，图像分割后的前景目标与背景两个类之间的差异最大为最佳分割。

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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类间保持最 大距离为目标，通过（）获得最佳的图像分割阈值。

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使用灰度阈值进行图像分割时，选择最佳的阈值有三种常用的方法：（）、（）和（）。

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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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利用直方图取单阈值方法进行图像分割时（）。

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密度分割法是对单波段遥感图像按（）分级，对每级赋予（），使之变为一幅彩色图像。

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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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在书中介绍的对彩色图像不同分量进行的序列分割中（）。

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