121.介绍了基于灰度矩的和基于多项式拟合的亚像素边缘检测算法。
122.该方法采用尺度空间下的临界特征点来描述图像的灰度特征，对光照和噪声具有一定的鲁棒性。
123.通过相隔固定的帧差值阅值化得到背景样本值，并采用高斯核密度估计方法计算背景灰度的概率密度函数。
124.利用双金属片中心点附近区域灰度的变化来确定双金属片突跳状态，并给出了检测结果。
125.方法以差分盒计算方法计算肝脏CT图像表面灰度的分维数值。
126.根据有机发光二极管OLED器件的发光特性，分析了OLED器件实现灰度级显示的机理。
127.同时在对彩色马赫带进行详尽实验的基础上，对比灰度对比度灵敏度函数，提出彩色对比度灵敏度函数。
128.应用灰度共生矩阵分析不同织物组织结构的纹理特征差异。
129.采用SDSPAGE分析纯化后的目的蛋白，并将蛋白电泳条带进行灰度扫描，计算目的蛋白的含量。
130.使用MIAS-图像分析仪分别检测SDH阳性粒子数及ACP酶灰度值变化。
131.提出一种新的盲灰度级水印算法。
132.利用自开发软件，对图像进行灰度变换和直方图均衡化处理后，采用频域同态滤波的方法对图像进行降噪滤波处理。
133.一个快速评估你的设计是否有足够对比的技巧是，把所有东西都转换成灰度级，然后看这个设计是否看起来仍然清晰并且容易阅读。
134.根据视觉生理心理学原理，具体的增益系数由图像的背景灰度确定。
135.目的研究一种可以不采用加窗显示高灰度级CT图像的方法。
136.灰度直方图方法虽具有比例、旋转和位移不变性等特点，但不能充分表示空间分布信息。
137.提出了一种新的基于灰度差统计的角点检测方法。
138.这种算法只需绘出旋转抛物面上的漫反射和镜面反射等灰度曲线组，就能得到具有高度真实感的旋转抛物面图像。
139.现介绍了四种新颖的判别方法，分别是经改进的灰度比较法，点锐度算法，平方梯度聚焦函数法，小波变换法。
140.看看你得到的是否是这样排列和命名的灰度图。
141.由于平均灰度曲线的相似度都比较接近，改为使用灰度梯度曲线来表示G带特征，取得更好的匹配效果。
142.介绍了基于曲面拟合的和基于灰度矩的亚像素边缘检测算法。
143.当权函数是图像灰度的奇函数时，该算法对图像的随机噪声不敏感。
144.提出了一种数码相机拍摄的文本图像的二值化方法，该方法是全局阈值、局部阈值与灰度梯度方法的结合。
145.可以灰度，包饱度，对比度调节。
146.在人脸的校准上，可以采用几何归依法与灰度归依法，这两种归依法的人脸校准又分成步骤操作。
147.利用灰度变换和直方图修正法对星图进行增强处理，均能有效地改善图像的质量。
148.实验表明，细胞悬浮液扫描图象的灰度与红细胞悬浮液的细胞聚集程度有显著相关。
149.其中灰度直方图法是本系统告警信号灯识别的最佳方法。
150.为了最佳的观看效果，请根据以下的灰度显示条调节您的显示器。
151.利用视差梯度有限约束，优化灰度相关复峰集。
152.与二值图像相比灰度图像具有丰富的信息。
153.该算法基于两个局部参数：待生长点的局部平均灰度和局部平均梯度，对传统区域生长算法的生长准则进行了改进。
154.用对数函数做非线性变换函数来修正中间灰度区域。
155.针对线性灰度变换，本文提出了对灰度范围进行自动修正的线性最大增强方法。
156.文中提出了基于灰度共生矩阵的乳腺X照片纹理特征提取方法。
157.基于RGB颜色空间的核心密度估计模型能够在彩色视频中抑制阴影，但是对于灰度视频这种模型是无法抑制阴影的。
158.传统的直方图均衡和灰度变换增强算法，不能针对红外图像的目标进行有效地增强。
159.实验结果表明，该系统能很好地实现红外图形灰度变换，并在一定程度上抑制了背景，提升了目标。
160.找一幅BMP灰度图像，读取其高度、宽度。
161.针对红外图像，采用双门限分割法进行图像分割，然后采用分段灰度变换法进行图像增强。
162.针对CCD成像时中间亮两边暗的畸变特点，用双线性插值的方法对图像进行灰度校正。
163.这主要包括图像灰度增强、图像锐化、图像滤波及图像伪彩色增强等。
164.本文以**虱的彩色图像为样本，对其进行了灰度及二值化处理。对处理过程中产生的孤立点和无关小区域的处理和删除进行了研究和探讨。
165.磁共振图像细节丰富，且灰度变化细微的区域也反映了不同组织。
166.直方图是图像灰度级的概率密度函数，它给图像提供了许多特征。
167.本文提出了一种新的基于灰度差分不变量的点特征匹配方法。
168.你可以清楚的看到，左边的设计阅读文本要容易得多，尤其是在转换成灰度级的情况下。
169.结果：三种孵育时间下，HMME荧光均呈胞浆弥散分布，且在核周附近的高尔基体灰度较高，细胞核几乎无荧光分布。
170.举凡原色墨混调另一油墨时，都已形成带灰度及亮度减低。
171.该系统利用灰度判别法来判别粒子图像的运动方向。
172.颜色的选择可能包括黑白或灰度。
173.效果包括去饱和度，灰度级，反转，亮度，对比度调整，色调，饱和度调整，以及浮雕，虚化等效果。
174.本文主要研究灰度图像的多区域分割。
175.本文提出了一种基于边缘马尔可夫随机场和波尔兹曼机的边缘检测算法，不仅考虑图象的灰度分布信息，而且利用局部的边缘元素结构。
176.分析和仿真结果均表明，[造句网]该算法能够充分提高图像的灰度级、对比度、及动态范围。
177.调整光亮和黑暗之间的区别，从鲜明的对比变为连续的灰度。
178.针对二维灰度图象给出了一种获取道路区域的方法。
179.芬妮:颜色或灰度照片:总是用最少的闻部。
180.该选项还不兵感化其它模式变换到灰度模式的迁移转变数据。
