1、“.....这篇关于图像增强文章的主要目的是获得较高质量的感兴趣的内容而最大的减少噪声。冈萨雷斯所论述图像增强方法分为两大类空间域和频率域的方法。伯顿适的人脸识别系统图像应用技术,使它能够识别变化大面孔。提出了种自适应图像增强算法,该算法改变了分割图像增强和锐化的缺点,避免了噪音和模糊边界。应用人工智能技术,提供去噪图像增强的功能。除了空间域方法频域处理的相似度也可以用来做定量比较图像分割算法......”。

2、“.....我们提出了种改进的空间低通滤波器。最优参数滤波的判别准则确定见参考书。这款面膜图像,能够简易地去除不感兴趣的背景而使感兴趣的部分被保留。其余的组织提出如下提出了如何提高个输入图像在理论的基础的算法。证明了方法的有效性。最后,在提出了相关结论。图像增强对所学知识回顾预处理后图像的质量直接影响之后的工作。因此,应该给出输入图片的相关特性。个标准的容器破裂图如所示。从图像中,我们看到破裂的部分只占个小区域......”。

3、“.....然而,在粗糙的反光下我们发现灰度洞口比其他部分模糊。进步研究图像的灰度像素可以看出边上的孔洞像素最小。是有裂纹容器的标准灰度图像。是图的直方图分析本节主要是介绍基本的内容。传统的空间过滤器使用个的模板与输入图像进行卷积。该方法可以处理些适用方程的图像,是我们感兴趣的部分,是高斯白噪声表示对坐标。通过得到我们可以消除但我们的目的不仅是消除白噪声,而且要消除其他不相关的背景噪声。因此通过方程改善方程,......”。

4、“.....是噪声。图显示个改进的模板参数。我们稍后会说明适当调整是为了促进对象的分割。光滑函数可以用方程来表示,,表示平滑滤波，模板显示如图。现在,我们只考虑灰度图像,并定义为个最大灰度级。下列方程是用来区分感兴趣和不敢兴趣部分本质上,卷积算子是个低通滤波过程,通过个模板与图像卷积使图像模糊。但为什么会使每个像素的灰度值不相同幅度的提高呢。原因是它不考虑相邻像素间的关系......”。

5、“.....噪声点将直接保存。实验说明后者的方法将不能删除许噪声点,但前者方法可以。现在,我们将搜索最优参数最大限度地分离目标体和背景。并用用灰度水平描绘个图像。处于灰度级的像素数目被改成灰度级水平每灰度级描述如所示假设我们将图像的像素分成两组和客体和背景,为分界点，表示至，表示至，可能频率分别为和，灰度级分别用和表示......”。

6、“.....确定最优阈值最大的使得物体和背景分离，使用下列判别准则，详见方程是选取灰度判别准则使张图片目标体和背景之间最大的分离。本文介绍了个参数,方程是参数化方程,是参数化条件。所以方程可以改写为其中不再是个常数，但不能忽视，些计算可以通过,和,简化......”。

7、“.....改善判别标准如下在上面的表达式中参数设置非常重要,因为最优参数能最大的分离对象和背景,使得最后能进行有效的分割,这使得阈值分割法能更有效地从大背景中分离小目标体，这可以从增强后的图像直方图观察到对和的分析以上问题寻求降低阈值情况下,这使得在方程中判别准则最大化。讨论以上图像至少要分为两种情况。但以下两种情况下不发生,因为或者是初始值为，这种情况下只有类或者没有确定的数值......”。

8、“.....以上两种情况可如下描述,这里主要是讨论，所以必须有个确定的参数使得标准最大化。实验本文是针对单色图像的，首先初始值已经给出。其他有些值需设定使用上述算法我们可以计算的每个值和与之对应参数的值，通过对比计算得到最优值，在这幅图像中,最佳的分割。在此,我们以拍摄的容器破裂图像为例子。图图显示实验过程中,第的照片显示经过滤波后的图片第二行显示和相应的直方图第三行显示曲线相应的判别标准......”。

9、“.....从中我们可以看到许多噪音如铁锈阴影涂片等几乎都被移除了,而断裂的部分几乎完好无损。展示了不同的和值，得到的不同结果如图和图。当增加到时,能计算得到最好的效果。当不断增加,会降低，并且裂纹部分将被严重破坏，如图所示。结论本文是为了处理当灰度值之间的差异是不那么明显，对象相对背景非常小时阈值分割法的缺点。本文提出了种有效的空间域图像增强方法。我们认为所有非对象都是噪音......”。