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二维最大熵阈值分割算法若一幅图像的灰度级数为L,总的象素点数为N(m×n),设fi,j为图像中点灰度为i及其区域灰度均值为j的象素点数,pi,j为点灰度-区域灰度均值对(i,j)发生的概率,即:pi,j=fi,j/N,其中N(m×n)为图像的总象素数,则{pi,j,i,j=1,2,…,L}是该图像关于点灰

MOS管的阈值电压等于backgate和source接在一起时形成channel需要的gate对source偏置电压。如果gate对source偏置电压小于阈值电压,就没有channel。一个特定的晶体管的阈值电压和很多因素有关,包括backgate的掺杂,电介质的厚度,gate材质

在示例程序009 http://blog.sina.com.cn/s/blog_a98e39a201011rqs.html中已经介绍了阈值化中的一种,现在来介绍5中不同的阈值化。什么是阈值?· 最简单的图像分割的方法。·应用举例:从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分(

[摘要]:图像分割是一种重要的数字图像处理技术。本文首先介绍了图像分割技术,其次总结了目前图像分割技术中所用到的阈值、边缘检测、区域提取等方法以及分水岭算法。针对各种阈值分割算法,本文在最后做了详细的研究,并给出了相应的MATL

对于价格运动,大家最常听到的是议论是价格传导现象。比较文皱和听起来更科学的说法大概是“蝴蝶效应”之类了。这种思维方式几乎已成定式,但是却隐含着浅显的错误。也许是“动必有因”的哲学思想导致了类似“蝴蝶