1、“.....可能会造成较为严重的过分割后果。为了减少上述的过分割后果，我们需要考虑与其它算法结合。假设采用基于标记的分水岭算法把被提取出来的标记当做被图像局部极小值，在被处理的梯度图像上采取分水岭有可能获得较好结果，这种基于标记。分水岭算法的具体实现分水岭算法实质上属于种区域增长算法，该算法借鉴了地形学中的概念，与之不同的是，分水岭算法从图像中极小值开始增长。受暗纹理细节和暗噪声的影响，可能有大量伪极小值存在于图像中，而上述伪极小值可能会在图像中生成对应的伪积水盆。因此，假如分水岭算法无法有效的将上述真伪极而是小值区分开，协同作为同单独区域分割，那么在最后将有可能产生分水岭较为严重的过分割问题。当前用来克服过分割有以下两类主流的方法先平滑基于数学形态学的图像处理算法论文原稿，作者单位湘潭大学信息工程学院湖南省湘潭市。在图像分割过程中，分水岭算法就是将图像视为测地学中的拓扑地貌。本文介绍了种基于数学形态学的图像处理算法，即分水岭算法。在图像分割过程中，分水岭算法就是将图像视为测地学中的拓扑地貌。，姚敏数字图像处理北京机械出版社，马东，曹培杰......”。

2、“.....将该维地形表面逐渐浸至湖水中，在上述过程中，由于在湖内存在水压，将会有水从被刺穿的洞中涌出，这个涌出过程直至涌出的水与湖水高度相同才停止，停止时水面已经完全将该维地形表面浸没。然而在整个过程中，不同的洞中将会涌出水并最终汇集于点。为了避免涌入的水汇集于点，我们尝试提高该点的像素值。当维地形表面浸至湖中的高度愈深，我们所需要提高像素值的点就愈多，这些被提高的点将会最终集合形成为条竖直的线即法能消除灰度的微小变化产生的过度分割。式中，表示阈值，而阈值的选取优劣直接绝对了分割结果是否令人满意，因此选择更好的阈值往往是更好的进行图像分割的关键。参考文献算法要点在于能够找到被分割图像中的物体的区域极大值点。由于分水岭算法是在被标记修改后的极小值原始梯度图像上所进行的，因此能够保证分水岭分割图像边缘信息未受到影响。我们采用分水岭来表示被输入图像的极大值点，也就是集水盆间的临界点，这个点通常通过分水岭变换获得。所以般采用输入梯度图像，用以获得图像的边缘信息。式中，表示原始图像，表示梯度运算，分水岭算法进行图像处理时，物体表面极其微小的灰度变化与图像中的噪声都有理再分水岭变换......”。

3、“.....将相邻的区域合并。其中方法较为有效的减少了图像中的细纹和噪声，但相应的降低了分割精确度，造成了边界模糊的新问题方法在将区域合并的过程中，需要大量的内存不停地释放分配，造成了耗时长计算量大的新问题。在进行图像分割时使用传统分水岭分割算法，有可能出现为了保护物体边缘信息的需求与简化图像的需求之间的矛盾。大多数分水岭算法都是对已简化的图像进行处理，所坝。在该维地形表面被不断浸至湖中期间，为了避免从各个洞中涌入水汇集，我们不断设立水坝。基于数学形态学的图化视觉效果，分析是为出的水与湖水高度相同才停止，停止时水面已经完全将该维地形表面浸没。然而在整个过程中，不同的洞中将会涌出水并最终汇集于点。为了避免涌入的水汇集于点，我们尝试提高该点的像素值。当维地形表面浸至湖中的高度愈深，我们所需要提高像素值的点就愈多，这些被提高的点将会最终集合形成为条竖直的线即水坝。在该维地形表面被不断浸至湖中期间，为了避免从各个洞中涌入水汇集，我们不断设立水坝。基于数学形态学的图像处理算法论文原稿。成像技，黄艺，杜宇人基于边缘信息的图像分割技术研究现代电子技术......”。

4、“.....参考文献证分水岭分割图像边缘信息未受到影响。我们采用分水岭来表示被输入图像的极大值点，也就是集水盆间的临界点，这个点通常通过分水岭变换获得。所以般采用输入梯度图像，用以获得图像的边缘信息。式中，表示原始图像，表示梯度运算，分水岭算法进行图像处理时，物体表面极其微小的灰度变化与图像中的噪声都有可能造成图像的过分割，这是由于对微弱边缘分水岭能够产生理想的反应，分水岭对弱边缘的上述理想的反应确保了将会得到连续封闭的边缘。纹和噪声，但相应的降低了分割精确度，造成了边界模糊的新问题方法在将区域合并的过程中，需要大量的内存不停地释放分配，造成了耗时长计算量大的新问题。在进行图像分割时使用传统分水岭分割算法，有可能出现为了保护物体边缘信息的需求与简化图像的需求之间的矛盾。大多数分水岭算法都是对已简化的图像进行处理，所以我们要在简化图像时就考虑到物体边缘信息丢失的问题。出于保护图像的边缘信息的考虑，我们可能无法有效地去除图像中的全部噪声，这会该算法属于种基于拓扑理论中数学形态学分割算法。点的海拔高度采用图像中个像素的灰度值来代表......”。

5、“.....分水岭即为集水盆与集水盆之间的界限。该算法将梯度图像中像素值按升序进行处理。采用分水岭分割算法时，将会把图像分割成若干个区域，每个区域都和个极小值点对应。分水岭算法的具体实现分水岭算法实质上属于种区域增长算法，该算法借鉴了地形学中的概念，与之不同的是，分水岭算法从图像中极小值开究北京生物医学工程，黄艺，杜宇人基于边缘信息的图像分割技术研究现代电子技术，能造成图像的过分割，这是由于对微弱边缘分水岭能够产生理想的反应，分水岭对弱边缘的上述理想的反应确保了将会得到连续封闭的边缘。分析图像区域特征往往需要该算法所得到的封闭集水盆。我们大多数情况下可以采用下述处理方法以减弱分水岭算法可能导致的过分割对梯度函数进行修改使集水盆仅仅响应预期的目标依靠已知的情况减少无关的边缘信息。减少分水岭算法导致的过度分割往往需要修改梯度函数，而对该图像进行阈值变换往往是是简单有效的方法，该方以我们要在简化图像时就考虑到物体边缘信息丢失的问题。出于保护图像的边缘信息的考虑，我们可能无法有效地去除图像中的全部噪声，这会导致可能有大量的伪极小值点存在于造成简化后的图像中......”。

6、“.....高效率的社会语法规则很难理解。本质上，这是因为自然语言是通过使用出现的，而不是由规则定义的，即使可以完整地找到这样的语法规则，也很难在计算机上使用它们。另外，对语法和单词含义的分析仍然不能解决自然语言的上下文相关特征。当使用编程语言时，由于语法的逻辑非常严格，并且设计过程是设计者将其思想转换为程序可以理解的句子，因此这些功能使计算机可以理解编程语言。就自然语言而言，除了上述问题外，它还与自然语言的语境有关。由于使用自然语言句子来促进人与人之间的交流，因此计算机做出判断，然后手动评估得出的判断，更正确的判断将给结果更高的分数，相反，更低的分数是不希望的结果。通过这种不断的反馈和调整，对系统进行训练，使其做出倾向于给出更高等级的判断并执行类似于人类的判断，即常规意义上的智能。对于无监督学习，系统通常使用聚类分析来自动检测未标记数据集的固有关系。此外，由于这两种方法缺乏精确的线索和结果，它将为每个可预测的步骤和行为提供反馈，从而增强了系统做出更智能选择的趋势......”。

7、“.....人类开始研究智能的实现是否可以由类似于计算机设计语言的逻辑符号表示，这些逻辑符号与开始时介绍的传统自然语言处理技术类似。但是，无论是智能实现还是自然语言处理，都非常复杂且逻辑上并不严格。这些特征与字符处理的逻辑定义和表达相冲突。因此，许多人认为字符处理永远无法模仿人类的认知过程，尤其是与学习和感知有关的些非理性部分。统计学方法当前，在人工智能领域中，使用复杂的数学工具来解决特定的拆分问题是种流行的研究方法。其中，种著而限制了句子的解析范围，显然与自然语言处理的初衷相去甚远。为了使计算机具有这种感知知识，人类尝试使用逻辑规则来定义这种感知知识。面临以上困境以下介绍当前研究中使用人工智能进行自然语言识别的原理。人工智能时代背景下自然语言处理技术的发展论文原稿。自然语言处理技术尝试科学家普遍认为，要使计算机理解我们的语言，首先必须具有人类智能，并且计算机理解自然语言的方式必须与人类相同或类似。受传统语言学的影响，分析句子和导出语义是种普遍的做法。首先将单词的含义显毅，潘燕面向自然语言处理的人工智能框架微电子学与计算机，。当使用编程语言时......”。

8、“.....并且设计过程是设计者将其思想转换为程序可以理解的句子，因此这些功能使计算机可以理解编程语言。就自然语言而言，除了上述问题外，它还与自然语言的语境有关。由于使用自然语言句子来促进人与人之间的交流，因此计算机是否理解它们并不重要。因此，该句子在逻辑上并不严格，在这种情况下，通常必须理解该句子的含义，即使了句话，也包含了人类社会建立的些常识或经验。例如自然语言处理的发展前景自然语言处理技术为低成本，高效率的社会群体的工作和生活带来了许多便利。比如极其翻译技术，将文件输入翻译程序，将立即收到翻译文后的图像时，可能会造成较为严重的过分割后果。为了减少上述的过分割后果，我们需要考虑与其它算法结合。假设采用基于标记的分水岭算法把被提取出来的标记当做被图像局部极小值，在被处理的梯度图像上采取分水岭有可能获得较好结果，这种基于标记。分水岭算法的具体实现分水岭算法实质上属于种区域增长算法，该算法借鉴了地形学中的概念，与之不同的是，分水岭算法从图像中极小值开始增长。受暗纹理细节和暗噪声的影响，可能有大量伪极小值存在于图像中，而上述伪极小值可能会在图像中生成对应的伪积水盆。因此......”。

9、“.....协同作为同单独区域分割，那么在最后将有可能产生分水岭较为严重的过分割问题。当前用来克服过分割有以下两类主流的方法先平滑基于数学形态学的图像处理算法论文原稿，作者单位湘潭大学信息工程学院湖南省湘潭市。在图像分割过程中，分水岭算法就是将图像视为测地学中的拓扑地貌。本文介绍了种基于数学形态学的图像处理算法，即分水岭算法。在图像分割过程中，分水岭算法就是将图像视为测地学中的拓扑地貌。，姚敏数字图像处理北京机械出版社，马东，曹培杰，潘凯丽分割重叠细胞核的方法及比较研假设我们将这些极小值刺穿，将该维地形表面逐渐浸至湖水中，在上述过程中，由于在湖内存在水压，将会有水从被刺穿的洞中涌出，这个涌出过程直至涌出的水与湖水高度相同才停止，停止时水面已经完全将该维地形表面浸没。然而在整个过程中，不同的洞中将会涌出水并最终汇集于点。为了避免涌入的水汇集于点，我们尝试提高该点的像素值。当维地形表面浸至湖中的高度愈深，我们所需要提高像素值的点就愈多，这些被提高的点将会最终集合形成为条竖直的线即法能消除灰度的微小变化产生的过度分割。式中，表示阈值......”。