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为了对光线变化的图像进行顺利侵害,提出了一
种利用贝叶斯学习方法来进行视频图像分割的算法,印先在每个像素点处对不断变化的背景建模,同时计算每个像素点
处的颜色直方图,再用这些直方图来表示该像素点处特征向量的概率分布,然后用贝叶斯学习方法来进行判断,以确定在光线缓慢或者突然变化的时候,每个像素点是属于前景还是属于背景。-In order to change the image of light against a smooth, a Bayesian learning approach t
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介绍该户籍系统的功能模块,详细说明其功能的分配,以及个部分模块的细分化-The introduction of the household registration system function modules, detailing the distribution of its functions, as well as a part of the segmentation module
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由于光线分布不均匀或斑块噪音干扰等原因,往往使所要处理的指纹的灰
度值分布缺乏均匀性。在指纹特征自动识别提取过程中,造成许多传统的算法在局部出
现很大的误差。利用方差和均值特征的自动提取方法,首次对不均匀灰度图像进行自适
应分割。然后通过对图像分区域进行不同程度的自适应调整,使具有相同属性的像素单
元具有近似的灰度值分布。调整结果的灰度均匀水平与预先指定的调整精度成正比。这
种调整不仅提高了图像分割的自适应性,而且进一步扩大了一般阈值算法的应用领域。-Gray value d
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