单选题以下图像分割方法中,属于基于图像灰度分布的阈值方法的是()。A区域合并、分裂法B最大类间、内方差比法C已知形状的曲线检测D区域生长法

单选题
以下图像分割方法中,属于基于图像灰度分布的阈值方法的是()。
A

区域合并、分裂法

B

最大类间、内方差比法

C

已知形状的曲线检测

D

区域生长法


参考解析

解析: 暂无解析

相关考题:

以下图像分割方法中,不属于基于图像灰度分布的阈值方法的是()。 A.类间最大距离法B.最大类间、内方差比法C.p-参数法D.区域生长法

利用直方图取单阈值方法进行图像分割时()。 A.图像中应仅有一个目标B.图像直方图应有两个峰C.图像中目标和背景应一样大D.图像中目标灰度应比背景大

下面基于像素的图像增强方法说法正确的是()。 A.基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换;B.基于像素的图像增强方法是基于像素领域的图像增强方法的一种;C.基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换,所以总比基于图像域的方法计算复杂较高;D.基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。

基于图像灰度空间分布的阈值方法不需要考虑像素与像素之间的相关性。() 此题为判断题(对,错)。

使用灰度阈值进行图像分割时,选择最佳的阈值有三种常用的方法:()、()和()。

基于图像灰度分布的阈值方法包含很多种算法,其中()是针对预先已 知图像中目标物所占比例的情况下,所采用的一种简单有效的方法。

依照分割时所依据的图像特性不同,图像分割方法大致可以分为阈值方法()和区域提取方法三大类。

基于图像灰度分布的阈值方法包含很多种算法,其中,p-参数法是针对预先已知图像中()的情况下,所采用的一种简单有效的方法。

下面基于像素的图像增强方法说法正确的是()。A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换;B、基于像素的图像增强方法是基于像素领域的图像增强方法的一种;C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换,所以总比基于图像域的方法计算复杂较高;D、基于频域的图像增强方法可以获得和基于空域的图像增强方法同样的图像增强效果。

基于图像灰度空间分布的阈值方法不需要考虑像素与像素之间的相关性。

依照分割时所依据的图像特性不同,图像分割方法大致可以分为阈值方法、边界分割方法和()三大类。

基于图像灰度空间分布的阈值方法除了考虑当前像素本身的灰度值外,还需要考虑其与 邻近像素之间的关系。

下面说法正确的是:()。A、基于像素的图像增强方法是一种线性灰度变换B、基于像素的图像增强方法是基于空间域的图像增强方法的一种C、基于频域的图像增强方法由于常用到傅里叶变换和傅里叶反变换,所以总比基于图像域的方法计算复杂较高D、基于频域的图像增强方法比基于空域的图像增强方法的增强效果好

以下图像分割方法中,属于基于图像灰度分布的阈值方法的是()。A、区域合并、分裂法B、最大类间、内方差比法C、已知形状的曲线检测D、区域生长法

以下图像分割方法中,不属于基于图像灰度分布的阈值方法的是()。A、类间最大距离法B、最大类间、内方差比法C、p-参数法D、区域生长法

利用直方图取单阈值方法进行图像分割时()。A、图像中应仅有一个目标B、图像直方图应有两个峰C、图像中目标和背景应一样大D、图像中目标灰度应比背景大

填空题基于图像灰度分布的阈值方法包含很多种算法,其中()是针对预先已 知图像中目标物所占比例的情况下,所采用的一种简单有效的方法。

填空题阈值法都是基于一维灰度()图统计特征的分割方法。

单选题以下哪些因素限制了基于边缘的图像分割方法在医学图像分割中的应用()A不能保证边缘的连续性和封闭性B高细节区域分割过细C图像分割产生的边缘与实际的差别D医学图像灰度分布较为集中

判断题基于图像灰度空间分布的阈值方法除了考虑当前像素本身的灰度值外,还需要考虑其与 邻近像素之间的关系。A对B错

填空题基于阈值法进行图像分割考虑每个()的灰度。

单选题利用直方图取单阈值方法进行图像分割时()A图像直方图应有两个峰B图像中目标和背景应一样大C图像中目标灰度应比背景大D图像中应仅有一个目标

判断题基于图像灰度空间分布的阈值方法不需要考虑像素与像素之间的相关性。A对B错

单选题以下关于阈值分割方法的说法哪些是不正确的()A通常利用图像的灰度直方图进行分割B不可依据所确定的阈值对像素进行分类C适用于内容不太复杂且灰度分布较为集中的图像D若所确定的阈值只有一个,可以对图像进行二值化

填空题使用灰度阈值进行图像分割时,选择最佳的阈值有三种常用的方法:()、()和()。

填空题依照分割时所依据的图像特性不同,图像分割方法大致可以分为阈值方法()和区域提取方法三大类。

填空题依照分割时所依据的图像特性不同,图像分割方法大致可以分为阈值方法、边界分割方法和()三大类。