用Canny算子检测图像的边缘 P0404：图像的阈值分割 P0405：用水线阈值法分割图像 P0406：对矩阵进行四叉树分解 P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别 P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘 P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-with Canny operator to detect the edges in the image P0404 : image thresholding segmentation P0405 : water

从ML-EM 重建算法入手，分析了贝叶斯模型的一些关键点，针对采用传统方法求解MAP问题的局限性，提出一种用于正电子成像的贝叶斯神经网络重建算法，为了保留边缘信息，引入了二进制的保边缘变量，并应用共轭神经网络求解，模拟的重建结果表明，应用这种算法可以得到比ML-EM 算法更好的重建图像@-From the ML-EM reconstruction algorithm start with an analysis of Bayesian model some of the key points,

常见的基于人类视觉特性的图像增强算法由于是同时完成动态范围压缩和对比度增强,导致增强图像的整 体对比度不高、边缘部分效果不佳.通过分析人类视觉系统的全局和局部自适应调节原理及人眼视网膜神经节细胞 感受野的传输特性,提出一种仿生图像增强算法.为适应人类视觉系统对光强的主观感觉特性,对图像作全局亮度 对数变换 并利用人眼的主观亮度感觉与实际光强的对数呈局部线性关系的特性,采用视网膜神经元感受野三高斯 模型来调整亮度图像的局部对比度 最后利用线性变换恢复图像的彩色信息.实验结果表明,该