一百採用最小二乘法,對實驗數據進行擬合,建立了紫外光輻照度隨視圖平面位置座標和灰度值變化的關係模型。
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。
通過將整個醫用圖像中每個像素的分形值,轉化為相應象素的灰度值,得到了邊緣增強和檢測圖。
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;
使用MIAS-圖像分析儀分別檢測SDH陽*粒子數及ACP酶灰度值變化。
尤其是當鄰域間像素的距離近並且灰度值相似時,則它們對結果有較大的影響。
對高光譜影像而言,此時研究的對象已由象元灰度值轉變為灰度向量,研究域由一維的灰度空間延伸到多維的光譜空間。
結果:與正常組和鹽水對照組比較,*因依賴大鼠胰島SS-IR細胞免疫染*增強,平均灰度值降低,差異有顯著*。
但是高光譜圖像的每個像元都對應幾十到幾百個波段的灰度值,數據量極其龐大,因此必須對其進行壓縮。
各組動物對照側動眼神經核內神經絲蛋白免疫反應陽*神經元數目和灰度值差異無顯著*(P>0.05)。
遙感圖像通過像元灰度值的高低差異和空間變化來表示不同屬*的地物目標及其分佈情況。
然後各子圖內像素灰度值以低階多項式表示,依最小二乘準則以多項式逼近原圖像的子圖像。