由於待處理圖像像素點數目巨大，採用最大樹方法分類，能夠大幅度減少工作量。
這些膠囊按照像素排列，電荷會作用於每個像素點上，將白*或者黑*的粒子拉到膠囊的頂部（同時，那些相反的顏*會被排斥到底部）。
勢能方法把每一個像素點所具有的勢能按序收集、順序存放，較好地保留了圖像的特徵，以便存儲和分類。
通過非參核密度估計算法建立背景模型，獲得每個像素點上各灰度值的出現概率，提取出前景目標；
這使得單個像素點更小，圖像看上去更加鋭利和清晰。
它的每一個像素點都對指定的入*角十分敏感，並提供一部分稱為“傅里葉變換”的數學運算以產生一張20像素的圖像。
此外，對施加到像素點上電壓高低的調製也可以實現對多種亮度級的顯示。
聽起來是不是爽呆了，這種分屏技術不是物理上的把屏幕分成兩半，而只是將你看到的像素點分割成兩個來實現的。
首先，根據以像素點周邊像素值為條件求得的先驗概率，選取適當的嵌入位置。
在非常簡單的**顯示模式下，位圖中的一個像素點可用256種不同的顏*表示；每個像素需要用一個字節。
顯然，數字 0應該在標尺的左邊緣位置，但是如果我們將那些兩位數和三位數的數字放置在那些72像素點，它們看起來會不平衡。
步驟一:首先用像素點勾勒出人物臉部輪廓，注意對稱。
應用掃描圖像RGB三原*的灰度值分離理論，通過葉片像素點的分佈比例提出一種計算葉片面積大小的算法。
這三種特*是：屏幕大小，像素點和刷新率。
提出通過顏*法提取像素點的漢字點陣字模信息提取方法，給出基於VB6.0的系統控件設置及流程實現方法。
像素點以毫米為單位，表示屏幕上相同顏*的*光點之間的對角線距離。
複雜的是，這些選擇和經典的冒險遊戲中像素點擊類似。
通過提取直方圖的外層，以及計算像素點周圍的局部模糊程度來更新粗糙度。
選取一些像素點，通過判斷並調整這些像素點的灰度值奇偶*達到嵌入水印圖像位信息的目的。
該算法巧妙地利用了有限個像素點的信息，能夠有效地判斷手指在掃刮方向上的位移在掃刮過程中的左右偏移，並能據此恢復出完整的沒有任何交疊的指紋圖像。
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