一些分割技术通常孤立目标的最佳边界太紧贴而不利于后续测量。（）可在不合并彼此分离的目标的前提下扩大边界，从而修正了这种不足。

图像分割中的并行边界技术和串行区域技术分别利用的是（）。

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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（）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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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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依照分割时所依据的图像特性不同，图像分割方法大致可以分为（）、边界 分割方法和区域提取方法三大类。

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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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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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边缘检测是将边缘像元标识出来的一种图像分割技术。

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