分水岭算法中，当初始阈值太低，目标一开始便会被合并。（）
分水岭算法中，当初始阈值太低，目标一开始便会被合并。（）
A.正确
B.错误
正确答案：错误
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- 1.如果背景灰度值在整个图像中可合理的看作恒定，而且所有目标与背景都具有几乎相同的对比度，那么，可把灰度阈值作为随位置缓慢变化的函数值来确定阈值。
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- 3.灰度阈值法的假设条件是：
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- 5.当图像的噪声较大，导致图像直方图变化剧烈，可以采取下列哪些方法进行预处理：
- 6.灰度阈值法的具体技术为（）和（）
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- 9.根据分割对象与背景之间的差异，产生了不同的确定阈值的方法。当前，主要应用的方法有（）和（）两种。
- 10.对于目标和背景对比明显的图像，直方图往往是双峰的。在不受噪音影响的图像中，阈值设置在直方图的（）
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- 1.图像分割时，如果感兴趣的目标在其内部具有均匀一致的灰度值并分布在具有另一个灰度值的均匀背景上，使用（）效果就很好。
- 2.灰度阈值法是利用不同的阈值实现图像的分割，特别适用于目标与背景对比强烈的图像。总能用（）的边界定义互补交叠的区域
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- 4.理想的图像分割算法应该：自动化处理或具有一定的适用性。
- 5.图像的灰度值是最基本的图像属性。（）
- 6.图像分割会产生互不相交的区域，区域内的特征值与区域间的特征值不一定相同。
- 7.分割后的相邻区域是连通集，而分类后的同类区域不一定是。
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- 10.图像分割是基于灰度值的两个基本特性（）