1、“.....采用多种算子对图像进行分割。实验结果基于多重分形理论的图像分割灰度直方图灰度图像算子分割后的图片基于多重分形理论的图像分割算子分割后的图片算子分割后的图片实验结果分析对于本次采用的三种测试算子，分别是算子，算子，算子。对于三种算子的实验现象，从视觉效果上来看，以算子最好，边缘信息丰富，集合保留了边缘所有的边缘点，而且边缘清晰，连续性好。算子，其分割图像中所含有的费边缘点较少，而且主要边缘大部分被保留，但还是去掉了很多真边缘点。算子的分割的图像中虽然集合没有费边缘点，但是边缘的连续性较差，从视觉上来看图像显得很杂乱。本章小结本章主要介绍了多重分形在图像处理图像分割中的应用。对于常用的图像处理技术，如去噪，边缘检测提取等都应用了基于多重分形理论的算法。基于多重分形理论的图像分割同特征。条件④指出在分割结果中，不同的子区域具有不同的特性，没有公共元素，或者说属于不同区域的像素应该具有些不同的特征。条件要求分割结果中同个子区域内的像素应该是相通的，即同个子区域内的任意两个像素在该子区域内是相互连通的，或者说分割得到的区域是个连通基于多重分形理论的图像分割组元。上面的定义......”。

2、“.....而且对进行分割也有相当的指导作用。因为分割总是根据些分割准则进行的。条件和说明正确的分割准则应该可以适合所有的区域和像素条件和④说明合理的分割准则应该可以帮助确定各个区域像素有代表性的特征而条件说明完整的分割准则应该直接或间接地对区域内像素的连通性有定的要求或限定。在实际应用中图像分割不仅是要把幅图像分成满足以上五个要求的各具有特性的区域，而且需要把其中感兴趣的目标和区域提取出来，只有这样才算是真正完成了图像分割任务。图像分割方法综述图像分割是指将图像划分为与其中含有的真实世界的物体或区域有强相关性组成部分的过程。图像分割是图像处理和分析中的重要问题，也是计算机视觉研究中的个经典难题。尽管它直受到科研人员的重视，但是它的发展很慢，被认为是计算机视觉的个瓶颈。迄今为止，还没有种图像分割的方法适用于所有图像，也没有类图像所有的方法都适用于它。典型的图像分割方法有阈值法，边缘检测法，区域法。他们分割图像的基本依据和条件有下四个方面分割的图像区域应具有同质性，如灰度级别相近，纹理相似等区域内部平整，不存在很小的空间相邻区域之间对选定的种同质判据而言......”。

3、“.....现有的大多数图像分割方法只是满足上述依据。如果加强分割区域的同质性约束，分割区域很容易产生大量小空洞和不规整边缘若强调不同区域间性质差异的显著性，则极其容易造成非同质区域的合并和有意义的边界丢失。不同的图像分割方法总有在各种约束条件间找到适当的平衡点。阈值法阈值法的优点是计算简单，速度快，易于实现。尤其是对于不同类的物体灰度值或者是其他特征值相差很大时，能很有效果的对图像进行分割。其缺点是当图像中不存在明显的灰度差异或灰度值范围有较大的重叠时，分割效果不理想。并且阈值法仅仅考虑图像的灰度信息而没有考虑图像的空间信息，致使阈值法对噪声和灰度不均匀十分地敏感。在实际应用中，阈值法通常与其他方法结合使用。阈值法是种简单单非常有效的方法，特别是不同物体或建构之间有很大的强度对比时，能够得到很好的效果。它般可以作为系列图像处理过程的第基于多重分形理论的图像分割步。它般要求在直方图上能得到明显的峰或谷，并在谷底选择阈值。如何根据图像选择合适的阈值是基于阈值分割法的重点和难点所在。其主要局限性最简单形式的阈值法只能产生二值图像来区分两个不同的类......”。

4、“.....般不考虑空间特性，这样就对噪声很敏感它也没有考虑图像的纹理信息等有用信息，使分割效果不能尽人意。阈值法的几种阈值选择方法全局阈值法双峰法对于目标与背景的灰度级有明显差别的图像，其灰度直方图的分布呈双峰状，两个波峰分别与图像中的目标与背景相对应，波谷与图像边缘相对应。当分割阈值位于谷底时，图像分割可取的最好的效果。该方法简单易行，但是对于灰度直方图中波峰不明显或波谷宽阔平坦的图像，不能使用该方法。假设副图像只有物体和背景两部分组成，其灰度图直方图呈现明显的双峰值，如下图找出阈值，则可以对整个图像进行二值化赋值。程序的实现通过数组记录直方图中的各像素点值的个数，再堆逐个像素值进行扫描。记录每个像素能作为谷底的范围值，接着找出能作为谷底范围最大的点作为阈值。实现流程图基于多重分形理论的图像分割灰度直方图变换法该方法不是直接选取阈值，而是对灰度直方图进行变换，使其具有更深的波谷和更尖的波峰，然后再利用双峰法得到最优阈值。这种方法的个共同特征是根据像素点的局部特性，对其进行灰度级的增强或减弱的变换。这种方法假设图像由目标和背景组成，并且目标和背景灰度直方图都是单峰分布......”。

5、“.....基本算法如下求出图像的最大灰度值和最小灰度值，分别记作和，令初始阈值为，根据阈值将图像分割为前景和背景，分别求出两者的平均灰度值和。求出阈值如果，则所得即为阈值，否则转入迭代计算。迭代所得的阈值分割图像的效果良好，基于迭代的阈值能区分图像的前景和背景的主要区域所在，但是在图像的细微处还是没有良好的区分度，令人惊讶的是对些特定图像，微小数据的变化会引起分割效果的巨大变化，两者的数据只是稍微变化，分割效果反差极大。局部阈值法原始图像被分维几个小的子图像，再对每个子图像分别求出重分形的主要困难之是对有限长离散数据的多重分形谱估计。个有效的算法是集合小波分析的多重分形方法，去除不需要的不规则性噪声，保留有用的奇异性目标，使去除噪声后大多数点在平滑区域。利用指数提供的所分析图像的局部信息，而多重分形谱则提供的是所分析图像的全局信息，不同信息的奇异性不同，其的分布规律也不同。和的分布也有定规律。我们只需要调整的值，使得所有的尽量接近于个值，这样也就是使得无规律的非奇异点在调整后与周围起点融合，好像被兼并样。换句话说，谱的相对强度没有变化即可实现图像的去噪......”。

6、“.....所以从整体来看，这个模型更好。另个用来比较的节点是经典的提升图，它主要用来比较两个模型的累计收益和提升度。提升程度与初始状态相比在提升图里用条参考直线来表示初始状态。图提升图节点的查看器，可以看出回归用上方的红线来表示，表明它比分类决策树的蓝线提升程度稍高些，所以，首选回归模型来预测没。从以上内容中你至少可以得出以下结论回归模型预测大学生使用中国联通品牌概率要比分类决策树模型更精确。南京邮电大学届本科生毕业设计论文第四章大学生移动通信业务的推广建议通过问卷分析，高校学生通信消费特殊如下价格实用便捷和服务质量这三项是大学生在使用移动业务时最关注的因素，还有服务质量流行趋势和时尚新颖等几项也是他们优先考虑的因素。大学生大部分使用移动的品牌，而他们选此品牌的主要原因有优惠套餐活动如开卡赠送话费，新生优惠等信号好与信誉佳和网络覆盖面广。通话业务短彩信手机上网是大学生最常用的三种业务，而且它们的月消费额也基本占了通信消费的大部分，而他们的通话主要是以家人同学朋友为主，通常是长途通话为主。同学之间的短信占了主要部分，很少人会给家人发短信......”。

7、“.....几乎不怎么打电话，都是发短信，感觉就象在聊，这样频繁的发送。大多数同学同同学朋友介绍获取有关移动通信业务的信息，此外，各种优惠宣传校园活动也是他们获得相关信息的主要渠道而大学生最喜欢的促销有充话费送值礼品消费券够买赠话费送增值业务等。总之，通过调查发现手机已经完全溶入到学生的生活中并成为不可缺少的部分，针对这些情况，制定如下策略。产品与品牌服务策略随着国民经济的发展和人均收入的提高，打电话发短信等已成为人们生活中必不可少的联系方式。因此，中国移动通信公司应该顺应市场的潮流，适时调整战略以适应市场的发展，设计出可行的战略。在高校市场上中国移动通信公司应保持原有的优势，不断完善和发展，锻造强势品牌弥补自身劣势，不断进行服务和业务创新，成为综合业务运营商把握外部机会，继续挖掘市场潜力，开拓更广泛的市场回避外部威胁，扬长补短，提高综合实力，增强市场竞争力，以至在电信市场竞争中立于不败之地。因此，移动公司应加大宣传力度，强化品牌意识，对学校的品牌宣传有两种方式种是摸索出学生信息流动的规律，在学生信息流集中地进行品牌宣传。比如可以为学校的集体活动进行冠名，设立以品牌命名的些奖项......”。

8、“.....另种是在校园内培养良好的品牌环境，让使用移动品牌的用户自己成为宣传的主力，去影响身边的同学。同时提升服务质量，做好售后服务,大学生最担心消费出现问题之后得不到解决，这会严重影响其消费的移动品牌在心目中的定位。针对大学生消费的售后服务，可以进行校外集中处理与校内分散处理两种方式同时开展企校共建活动，定期举办各种活动。如心连心活动由学校提供些品学兼优但家庭贫困的学子名单，定期走访，并举办培训班，将他们培养成公司的代办员，培养他们自食其力的能力。对突出的学生公司在寒暑假提供到移动公司勤工性分割时，采用多种算子对图像进行分割。实验结果基于多重分形理论的图像分割灰度直方图灰度图像算子分割后的图片基于多重分形理论的图像分割算子分割后的图片算子分割后的图片实验结果分析对于本次采用的三种测试算子，分别是算子，算子，算子。对于三种算子的实验现象，从视觉效果上来看，以算子最好，边缘信息丰富，集合保留了边缘所有的边缘点，而且边缘清晰，连续性好。算子，其分割图像中所含有的费边缘点较少，而且主要边缘大部分被保留，但还是去掉了很多真边缘点。算子的分割的图像中虽然集合没有费边缘点......”。

9、“.....从视觉上来看图像显得很杂乱。本章小结本章主要介绍了多重分形在图像处理图像分割中的应用。对于常用的图像处理技术，如去噪，边缘检测提取等都应用了基于多重分形理论的算法。基于多重分形理论的图像分割同特征。条件④指出在分割结果中，不同的子区域具有不同的特性，没有公共元素，或者说属于不同区域的像素应该具有些不同的特征。条件要求分割结果中同个子区域内的像素应该是相通的，即同个子区域内的任意两个像素在该子区域内是相互连通的，或者说分割得到的区域是个连通基于多重分形理论的图像分割组元。上面的定义，不仅对明确的说明了分割的含义，而且对进行分割也有相当的指导作用。因为分割总是根据些分割准则进行的。条件和说明正确的分割准则应该可以适合所有的区域和像素条件和④说明合理的分割准则应该可以帮助确定各个区域像素有代表性的特征而条件说明完整的分割准则应该直接或间接地对区域内像素的连通性有定的要求或限定。在实际应用中图像分割不仅是要把幅图像分成满足以上五个要求的各具有特性的区域，而且需要把其中感兴趣的目标和区域提取出来，只有这样才算是真正完成了图像分割任务......”。