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。
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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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代数运算是根据地物本身(),通过不同波段之间简单的代数运算产生新的“波段”,来达到突出感兴趣的地物信息、压抑不感兴趣的地物信息的图像增强方法。
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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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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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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阈值方法()和区域提取方法三大类。
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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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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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