Suppose that an image has m gray-le

Suppose that an image has m gray-levels, the probability for each gray-level is pi (i = 1, 2, . . ., m), the
mean value m = ai=1mipi, and we can divide the image
into two parts (i.e. the background and the objects).
Then one just has gray-levels from 1 to k, with probability o0=ai=1kpi=o(k), mean gray value
m0=ai=1kipi=m(k)/o(k) and the other from k + 1 to
m; with probability o1=ai=k+1mpi=1 ÿ o(k), mean gray value m1=ai=k+1mipi=(m ÿ m(k))/(1 ÿ o(k)) and
o0m0+o1m1=m.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สมมติว่า ภาพมีสีเทา m-ระดับ ความน่าเป็นสำหรับแต่ละระดับสีเทาเป็น pi (ผม = 1, 2, ... ., m),หมายถึง ค่า m = ai = 1mipi และเราสามารถแบ่งภาพเป็นสองส่วน (เช่นพื้นหลังและวัตถุ)แล้ว เพียงแค่มีสีเทาระดับจาก 1 ไป k ความน่าเป็น o0=ai=1kpi=o(k) หมายถึง ค่าสีเทาm0=ai=1kipi=m(k)/o(k) และอื่น ๆ จาก k + 1m ด้วยความน่าเป็น o1 = ai = k + 1mpi = 1 ÿ o(k) ค่าสีเทาที่หมายถึง m1 = ai = k + 1mipi = (มÿ m(k)) / (1 ÿ o(k)) และo0m0 + o1m1 = m

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สมมติว่าภาพมี M สีเทาระดับความน่าจะเป็นของแต่ละสีเทาระดับ Pi (i = 1, 2,..., ม.) ซึ่งเป็น
ค่าเฉลี่ย m = AI = 1mipi และเราสามารถแบ่งภาพ
ออกเป็นสอง ชิ้นส่วน (เช่นพื้นหลังและวัตถุ).
จากนั้นมีเพียงหนึ่งสีเทาระดับตั้งแต่ 1 ถึง K ด้วยโอกาสที่จะ o0 = AI = 1kpi = o (K) ค่าเฉลี่ยสีเทา
M0 = ai = 1kipi = m (k) / o (k) และอื่น ๆ จาก K + 1 เพื่อ
เมตร ด้วยความน่าจะ O1 = AI = K + 1mpi = 1 Ÿ O (K) หมายถึง M1 ค่าสีเทา = AI = K + 1mipi = (m ปีด (k)) / (1 Ÿ O (K)) และ
o0m0 + o1m1 = ม.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สมมติว่าภาพมี M สีเทาระดับความน่าจะเป็นสำหรับแต่ละระดับสีเทาคือ Pi ( i = 1 , 2 , . . . . . . . . , M )หมายถึงค่า m = Ai = 1mipi และเราสามารถแบ่งภาพออกเป็นสองส่วน ( เช่นพื้นหลังและวัตถุ )แล้วหนึ่งมีแค่ระดับสีเทาจาก 1 K กับความน่าจะเป็น ; D ; D = Ai = 1kpi = O ( k ) หมายถึงค่าสีเทาm0 = Ai = 1kipi = m ( K ) / O ( K ) และ K + 1 อื่น ๆM ; กับความน่าจะเป็น 01 = Ai = k + 1mpi = 1 ÿ O ( k ) หมายถึงสีเทาค่า M1 = Ai = k + 1mipi = ( m ÿ M ( k ) ) / ( 1 ÿ O ( K ) และo0m0 + o1m1 = M