1、“.....而在任何对空间坐标,上的幅值称为该点图像的强度或灰度。当,和幅值为有限的离散的数值时，称该图像为数字图像。数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像，值得提及的是数字图像是由有限的元素组成的，每个元素都有个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素画面元素或像素。像素是广泛用于表示数字图像元素的词汇。视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着最重要的角色。然而，人类感知只限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可覆盖几乎全部电磁波谱，从伽马射线到无线电波。它们可以对非人类习惯的那些图像源进行加工，这些图像源包括超声波电子显微镜及计算机产生的图像。因此，数字图像处理涉及各种各样的应用领域。图像处理涉及的范畴或其他相关领域例如，图像分析和计算机视觉的界定在初创人之间并没有致的看法。有时用处理的输入和输出内容都是图像这特点来界定图像处理的范围。我们认为这定义仅是人为界定和限制。例如，在这个定义下，甚至最普通的计算幅图像灰度平均值的工作都不能算做是图像处理。另方面，有些领域如计算机视觉研究的最高目标是用计算机去模拟人类视觉......”。

2、“.....这领域本身是人工智能的分支，其目的是模仿人类智能。人工智能领域处在其发展过程中的初期阶段，它的发展比预期的要慢的多，图像分析也称为图像理解领域则处在图像处理和计算机视觉两个学科之间。从图像处理到计算机视觉这个连续的统体内并没有明确的界线。然而，在这个连续的统体中可以考虑三种典型的计算处理即低级中级和高级处理来区分其中的各个学科。低级处理涉及初级操作，如降低噪声的图像预处理，对比度增强和图像尖锐化。低级处理是以输入输出都是图像为特点的处理。中级处理涉及分割把图像分为不同区域或目标物以及缩减对目标物的描述，以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类识别。中级图像处理是以输入为图像，但输出是从这些图像中提取的特征如边缘轮廓及不同物体的标识等为特点的。最后，高级处理涉及在图像分析中被识别物体的总体理解，以及执行与视觉相关的识别函数处在连续统体边缘等。根据上述讨论，我们看到，图像处理和图像分析两个领域合乎逻辑的重叠区域是图像中特定区域或物体的识别这领域。这样，在研究中，我们界定数字图像处理包括输入和输出均是图像的处理，同时也包括从图像中提取特征及识别特定物体的处理......”。

3、“.....在自动分析文本时首先获取幅包含文本的图像，对该图像进行预处理，提取分割字符，然后以适合计算机处理的形式描述这些字符，最后识别这些字符，而所有这些操作都在本文界定的数字图像处理的范围内。理解页的内容可能要根据理解的复杂度从图像分析或计算机视觉领域考虑问题。这样，我们定义的数字图像处理的概念将在有特殊社会和经济价值的领域内通用。数字图像处理的应用领域多种多样，所以文本在内容组织上尽量达到该技术应用领域的广度。阐述数字图像处理应用范围最简单的种方法是根据信息源来分类如可见光射线，等等。在今天的应用中，最主要的图像源是电磁能谱，其他主要的能源包括声波超声波和电子以用于电子显微镜方法的电子束形式。建模和可视化应用中的合成图像由计算机产生。建立在电磁波谱辐射基础上的图像是最熟悉的，特别是射线和可见光谱图像。电磁波可定义为以各种波长传播的正弦波，或者认为是种粒子流，每个粒子包含定束能量，每束能量成为个光子。如果光谱波段根据光谱能量进行分组，我们会得到下图所示的伽马射线最高能量到无线电波最低能量的光谱。如图所示的加底纹的条带表达了这样个事实......”。

4、“.....而是由个波段平滑地过渡到另个波段。图像获取是第步处理。注意到获取与给出幅数字形式的图像样简单。通常，图像获取包括如设置比例尺等预处理。图像增强是数字图像处理最简单和最有吸引力的领域。基本上，增强技术后面的思路是显现那些被模糊了的细节，或简单地突出幅图像中感兴趣的特征。个图像增强的例子是增强图像的对比度，使其看起来好些。应记住，增强是图像处理中非常主观的领域，这点很重要。图像复原也是改进图像外貌的个处理领域。然而，不像增强，图像增强是主观的，而图像复原是客观的。在种意义上说，复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。另方面，增强以怎样构成好的增强效果这种人的主观偏爱为基础。彩色图像处理已经成为个重化情况下，在二阶导数中检测过零点将得到梯度中的局部最大值。另方面，二阶导数中的峰值检测是边线检测，只要图像操作使用个合适的尺度表示。如上所述，边线是双重边缘，这样我们就可以在边线的边看到个亮度梯度，而在另边看到相反的梯度。这样如果图像中有边线出现的话我们就能在亮度梯度上看到非常大的变化。为了找到这些边线，我们可以在图像亮度梯度的二阶导数中寻找过零点。总之......”。

5、“.....与这个点相联系的灰度级变换必须比在这点的背景上变换更为有效。由于我们用局部计算进行处理，决定个值是否有效的选择方法就是使用门限。因此，如果个点的二维阶导数比指定的门限大，我们就定义图像中的此点是个边缘点。术语边缘线段般在边缘与图像的尺寸比起来很短时才使用。分割的关键问题是如何将边缘线段组合成更长的边缘。如果我们选择使用二阶导数，则另个可用的定义是将图像中的边缘点定义为它的二阶导数的零交叉点。此时，边缘的定义同上面讲过的定义是样的。应注意，这些定义并不能保证在幅图像中成功地找到边缘，它们只是给了我们个寻找边缘的形式体系。图像中的阶导数用梯度计算，二阶导数使用拉普拉斯算子得到。电信班号蒋杨秩要领域，因为基于互联网的图像处理应用在不断增长。就使得在彩色模型数字域的彩色处理方面涵盖了大量基本概念。在后续发展，彩色还是图像中感兴趣特征被提取的基础。小波是在各种分辨率下描述图像的基础。特别是在应用中，这些理论被用于图像数据压缩及金字塔描述方法。在这里，图像被成功地细分为较小的区域。压缩，正如其名称所指的意思，所涉及的技术是减少图像的存储量，或者在传输图像时降低频带......”。

6、“.....原文来自罗马安吉拉中小企业的融资渠道的领域概述奥拉迪亚大学经济科学，年第卷第期，中小企业的融资渠道的领域概述罗马安吉拉亚历山伊万斯科特雅西大学经济与工商管理系通过中小企业在创造附加值和新的就业岗位中的贡献,使它在国家的经济和社会发展中拥有个显著的角色。然而，这些企业面临着许多障碍，限制他们的表现增长和发展。在中小企业所面临的困境，获得融资渠道往往是作为个主要障碍部署和扩大他们的活动。本文旨在强调中小企业融资担保所面临的困难，强调国家之间差异以及中小企业和大型企业之间的差异。政策制定者在设计和执行适当的措施时了解中小企业融资难问题是必要的，这将有助于中小企业获得融资。因此,另个问题处理,综合分析在本文的公共机构所采取的系列措施,以支持中小企业获得融资。关键词中小企业，融资渠道，融资约束，银行融资，支持措施代码分类介绍在所有国家，中小企业是经济增长和创造工作机会的个重要来源。此外，这些企业通过他们的活力和灵活性，是创新和发展的动力。基于这些考虑,容易获取资金这是不难理解的关键重要性,同时考虑到它可以支持建立新的企业，创新以及增长和发展现有的企业,从而促进国的经济增长......”。

7、“.....第四部分论述体现,主要的些困难是企业家在处理银行和为这些企业改善融资需要采取的措施。最后是研究的结论。本文的研究方法采用从文献入手以突出我们研究主题的重要性。本文分析了基于主要由世界银行的调查提供的数据和统计,在罗马尼亚通过定的实证研究中小民营企业。根据所采用的方法，指出了中小企业融资难问题和增强公共机构的关注的重要性，尤其是为提高金融发展采取的措施。关于中小企业的融资渠道的文献关于中小企业的融资渠道的个热门的学术文献,见证了大量解决这样的问题的研究。无数的调查研究指出,融资渠道是企业的成长与发展过程中的个至关重要的阻碍，特别是在中小企业。通过贝克迪蒙瑞格克鲁特伊万和马卡斯莫维奇调查研究，反映了来自个国家的家企业的根本因素主要取决于企业的融资。因此，研究突出企业融资和其特点之间的关系，如年龄规模和产权结构。从这个角度来看，作者发现年轻的公司规模小以及面临更大的障碍时，他们寻求金融资源......”。

8、“.....级资本市场的发展,效率的法律结构,人均国内生产总值和为企业取得融资的渠道。通过这个观点，作者表明在经济发达的国家企业试图获得融资渠道以减少他们遇到的困难。此外,该研究报告的结论认为制度的发展是最重要的特征,解释了不同国家之间企业在面临融资障碍方面的差异。贝克迪蒙瑞格克鲁特和马卡斯莫维奇在调查基础上，实现对来自个国家的中小企业所面临的融资和法律约束和腐败问题与大企业进行更大程度对比，从而影响企业成长的因素是成反比的公司规模。此外，作者还指出，金融和法律制度发展的进程和减少腐败可以帮助减轻在过去定义为个二维函数这里和是空间坐标，而在任何对空间坐标,上的幅值称为该点图像的强度或灰度。当,和幅值为有限的离散的数值时，称该图像为数字图像。数字图像处理是指借用数字计算机处理数字图像，值得提及的是数字图像是由有限的元素组成的，每个元素都有个特定的位置和幅值，这些元素称为图像元素画面元素或像素。像素是广泛用于表示数字图像元素的词汇。视觉是人类最高级的感知器官，所以，毫无疑问图像在人类感知中扮演着最重要的角色。然而，人类感知只限于电磁波谱的视觉波段，成像机器则可覆盖几乎全部电磁波谱......”。

9、“.....它们可以对非人类习惯的那些图像源进行加工，这些图像源包括超声波电子显微镜及计算机产生的图像。因此，数字图像处理涉及各种各样的应用领域。图像处理涉及的范畴或其他相关领域例如，图像分析和计算机视觉的界定在初创人之间并没有致的看法。有时用处理的输入和输出内容都是图像这特点来界定图像处理的范围。我们认为这定义仅是人为界定和限制。例如，在这个定义下，甚至最普通的计算幅图像灰度平均值的工作都不能算做是图像处理。另方面，有些领域如计算机视觉研究的最高目标是用计算机去模拟人类视觉，包括理解和推理并根据视觉输入采取行动等。这领域本身是人工智能的分支，其目的是模仿人类智能。人工智能领域处在其发展过程中的初期阶段，它的发展比预期的要慢的多，图像分析也称为图像理解领域则处在图像处理和计算机视觉两个学科之间。从图像处理到计算机视觉这个连续的统体内并没有明确的界线。然而，在这个连续的统体中可以考虑三种典型的计算处理即低级中级和高级处理来区分其中的各个学科。低级处理涉及初级操作，如降低噪声的图像预处理，对比度增强和图像尖锐化。低级处理是以输入输出都是图像为特点的处理......”。