1、在電子穩(wěn)像中，利用灰度<]該算法能夠充分提高圖像的灰度級、對比度、及動態(tài)范圍。

70、實踐表明：采用這種位面技術(shù)制成的LED全彩屏，灰度層次好，圖像穩(wěn)定不閃爍，電路實現(xiàn)簡單而靈活。

71、在車牌定位方面，本文采用了灰度跳變頻率算法進行粗定位。

72、灰度和疊印色來顯示顏色的優(yōu)劣并與三原色相比較.

73、本文提出了一種基于邊緣馬爾可夫隨機場和波爾茲曼機的邊緣檢測算法，不僅考慮圖象的灰度分布信息，而且利用局部的邊緣元素結(jié)構(gòu)。

74、這樣就可以把它轉(zhuǎn)成到灰度級了。

75、按照每一部分的特點，設(shè)計不同的灰度變換，對圖像進行分段線性增強，得到感興趣目標區(qū)的最佳視覺效果。

76、當(dāng)權(quán)函數(shù)是圖像灰度的奇函數(shù)時，該算法對圖像的隨機噪聲不敏感。

77、根據(jù)分形理論，對縐織物表面圖像的灰度分布和起縐紋理進行了分析。

78、在指針式儀表圖像中，由于目標和背景的灰度比較單一，出現(xiàn)了直方圖中大部分灰度級上像素數(shù)為零的現(xiàn)象。

79、灰度均衡函數(shù),拉升背景色和前景色的對比度!

80、均光密度和均灰度在各組間均有統(tǒng)計學(xué)差異，并參與構(gòu)建所有的判別函數(shù)。

81、通過在HSV彩色空間計算歐式距離，把彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后利用灰度圖像的分割方法對車輛進行分割。

82、文中提出了一種灰度相關(guān)多峰值視差絕對值極小化立體匹配新方法。

83、圖像預(yù)處理：采用灰度變換、同態(tài)濾波和滑等方法對圖像進行處理，提高了圖像的質(zhì)量。

84、開場的服飾確實是灰色的但又在灰度上有所不同，從頭頂?shù)姆爬瞬涣b的禮帽，到上身網(wǎng)狀運動上衣，再到下身的長褲和時裝鞋，都運用了孔格縫紉凸顯層次美感。

85、實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能很好地實現(xiàn)紅外圖形灰度變換，并在一定程度上抑制了背景，提升了目標。

86、雙三次插值是圖像空域變換的經(jīng)典算法，可用于圖像旋轉(zhuǎn)和放縮等灰度插值。

87、這是在顯示屏上顯示灰度的一個基本原理，即所謂的基于幀頻控制的灰度顯示。

88、首先，根據(jù)移動機器人的實時性要求提出了基于移位運算的灰度變換方法。

89、采用SDSPAGE分析純化后的目的蛋白，并將蛋白電泳條帶進行灰度掃描，計算目的蛋白的含量。

90、處理結(jié)果表明，通過灰度調(diào)制可以得到比較均勻的輻照度分布。

91、在選擇掩�；�算法中，需要計算一幅圖像的大量局部窗口的灰度均值和方差。

92、利用最小外接矩形和灰度信息作為各目標的特征向量，匹配各目標對象，以求取各目標運動速度。

93、同時灰度值擴散機制的引入使得該算法具有良好的擴散性和擾亂性。

94、根據(jù)有機發(fā)光二極管OLED器件的發(fā)光特性，分析了OLED器件實現(xiàn)灰度級顯示的機理。

95、本發(fā)明提供了一種用于處理顯示裝置中的灰度的裝置和方法。

96、對原始圖像用所提出的判據(jù)判斷圖像的對比度類型，針對不同類型直接確定灰度變換參數(shù)，實現(xiàn)圖像全局對比度增強。

97、以嵌入多灰度級水印的數(shù)字圖像為對象，對頻域改動分析和局部空間篡改檢測的試驗結(jié)果都表明該方案是行之有效的。

98、本文闡述了一種實用的交互式圖象灰度變換方法。

99、選取一些像素點，通過判斷并調(diào)整這些像素點的灰度值奇偶性達到嵌入水印圖像位信息的目的。

100、同時隨著過渡帶寬度的增加或減少，馬赫帶強度的衰弱程度和灰度時也有差異。

101、硬件的校正精度取決于軟件的校正精度，【高考升學(xué)網(wǎng)整理】雙線性內(nèi)插法具有良好的精度、完全滿足一般圖像灰度校正的要求。

102、這種算法只需繪出旋轉(zhuǎn)拋物面上的漫反射和鏡面反射等灰度曲線組，就能得到具有高度真實感的旋轉(zhuǎn)拋物面圖像。

103、現(xiàn)介紹了四種新穎的判別方法,分別是經(jīng)改進的灰度比較法,點銳度算法,方梯度聚焦函數(shù)法,小波變換法.

104、在人臉的校準上,可以采用幾何歸依法與灰度歸依法,這兩種歸依法的人臉校準又分成3個步驟操作。