【正文】 實驗表明該方法是非常有效的。被最佳分割而得到的過濾后的圖像，可以采用改進的判別準則自動最大限度地分離感興趣和不感興趣的部分。我們認為所有非對象都是噪音，這使得我們需設(shè)計一個一次性有效的濾波去除噪聲的方法。 本文是為了處理當灰度值之間的差異是不那么明顯，對 象相對背景非常小時閾值分割法的缺點。當 P 增加到 5/9 時 ,K*能計算得到最好的效果。最后的是柱優(yōu)化后的圖像增強效果 ,從中我們可以看到許多噪音如鐵銹、陰影、涂片等幾乎都被移除了 ,而斷裂的部分幾乎完好無損。在此 ,我們以拍攝的容器破裂圖像為例子。 本文是針對單色圖像的，首先初始值已經(jīng)給出。但以下兩種情況下不發(fā)生 ,因為（ 1） w0 或者 w1是初始值為 0，這種情況下只有一類； (2)w0 或者 w1 沒有確定的數(shù)值，在這種情況下也只有一類。 我們想找到適合的參數(shù)使圖像過濾后得到更好的效果，改善判別標準如下： **1max( )kLk???? （ 18） 在上面的表達式中參數(shù)設(shè)置非常重要 ,因為最優(yōu)參數(shù)能最大的分離對象和背景 ,使得最后能進行有效的分割 ,這使得 閾值分割法能更有效地從大背景中分離小目標體，這可以從增強后的圖像直方圖觀察到 Para和 k的分析 以上問題尋求降低閾值 k *情況下 ,這使得在方程 (18)中判別準則最大化。本文介紹了一個參數(shù) ,方程 (6)~(9),(11)~(14),(16)是參數(shù)化方程： (10),(15)是參數(shù)化條件。處于 i 灰度級的像素數(shù)目被改成 n灰度級水平每一灰度級描述如【 9】所示 : 1/ , 0 , 1li i iiiP n N P P?? ? ?? （ 5） 假設(shè)我們將圖像的像素分成兩組 C0 和 C1（客體和背景） ,K 為分界點， C0 表示1 至 K， C1 表示 K+1 至 L，可能頻率分別為 w1 和 w2，灰度級分別用 u0 和 u1表示，方程式如下： 0 1==nii Pk?? ?? ?? （ 6） 1 1= =1niik Pk??? ?? ?? （ 7） 001= ( ) / = /kii iP k k?? ? ?? ? ? ? ?? （ 8） 111= ( ) / = [ /[ 1 Lii iP k k??? ? ? ? ? ? ?? ? ? ??? （ 9） 1=Lii iP? ?? ? （ 10） 220 0 01= [ ( ) ] /Kii ip? ? ? ? ?? （ 11） 221 1 11= [ ( ) ] /Kii ip? ? ? ? ?? （ 12） 其中 ut 是圖像像素的總平均值 22=/BT??? （ 13） 2 2 2 20 0 1 1 0 1 1 0( ) ( ) ( )B T T? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （ 14） 其中 2B? 和 2T? 都變量 221= ( )LT T ii ip? ? ??? （ 15） 獲得最佳效果的程序是基于為每一個過濾的圖象獲得最佳閾值。 現(xiàn)在 ,我們將搜索最優(yōu)參數(shù)最大限度地分離目標體和背景。當噪聲點發(fā)生 ,提高其灰度，噪聲點將直接保存。但為什么會使每一個像素的灰度值不相同幅度的提高呢？。下列方程是用來區(qū)分感興趣和不敢興趣部分 : 39。( , ) ( , )f mnI x y G x y F x m y n? ? ? ?? ? ??? （ 3） F(x,y)表示平滑濾波，模板顯示如圖 2（ c）。我們稍后會說明適當調(diào)整是為了促進對象的分割。是噪聲。( , ) 39。因此通過方程 (2)改善方程 (1): 39。該方法可以處理一些適用方程 (1)的圖像 : ( , ) ( , ) ( , )G x y I x y N x y?? （ 1） I 是我們感興趣的部分 ,N 是高斯白噪聲 ,(x,y)表示一對坐標。 b)是圖一的直方圖 本節(jié)主要是介紹基本的內(nèi)容。進一步研究圖像的灰度像素可以看出邊上的孔洞像素最小。在圖片中出現(xiàn)了如鐵銹、陰影、涂片等許多噪聲。一個標準的容器破裂圖如 (A)所示。 對所學知識回顧 預處理后圖像的質(zhì)量直接影響之后的工作。 證明了 方法的有效性。這款面膜 Convolving圖像 ,能夠簡易地去除不感興趣的背景而使感興趣的部分被保留。 在本文中 ,我們提出了一種改進的空間低通濾波器。 Munteanu 應用人工智能技術(shù) ,提供去噪圖像增強的功能。伯頓適的人臉識別系統(tǒng)圖像應用技術(shù) ,使它能夠識別變化大面孔。這篇關(guān)于圖像增強文章的主要目的是獲得較高質(zhì)量的感興趣的內(nèi)容而最大的減少噪聲。要實現(xiàn)我們的目標 ,必須使用四種基本的操作 圖像預處理、目標檢測、特征描述和破裂對象最終分類。f that is most proper to be segmented is obtained. Here, we take images of cracked container for example. and show the experimental process, in which the first rows show the filtered pictures, the second rows show the corresponding histograms and the third rows show curves of corresponding discriminant criterion. The last columns are the optimal results of image enhancement, from which we can observe all the noise such as rust, shadow, smear, etc is almost removed, leaving the cracked parts intact. and present the varying course of corresponding to each parameter Para. Subsequently, the optimal Para is obtain by paring all n(k*) puted, in that image I 39。(2) w0 or w1 is zero with certain increasing Para,in which there is also one class finally。 ,f f gf g f gI if I MIM if I M????? ????? （ 4） In essence, convolution operator is a lowpass filtering process, which blurs an image by sliding a mask through the image and