After considered CBV, CBF and MTT i

After considered CBV, CBF and MTT images, rows that are less than row number 70 and rows that are more than row number 470 and columns that are less than 60 and more than 430 of all images are other information such as letters, numbers and stripes. This is an example of information that is not necessary for Mismatch, so it is possible to filter unwanted parts out of the image by changing such rows and columns into black pixels.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลังจากพิจารณา CBV, CBF และ MTT รูป แถวที่น้อยกว่าหมายเลขแถว 70 และแถวที่มากกว่าแถว 470 และคอลัมน์ที่น้อยกว่า 60 และ 430 กว่าภาพทั้งหมด ได้ข้อมูลอื่นเช่นตัวอักษร ตัวเลข และลาย นี่คือตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่จำเป็นต้องตรงกัน ดังนั้นจึงสามารถกรองส่วนที่ไม่พึงประสงค์ออกจากภาพ โดยการเปลี่ยนแปลงเช่นแถวและคอลัมน์เป็นพิกเซลสีดำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลังจากการพิจารณา CBV, CBF และ MTT ภาพแถวที่มีน้อยกว่าจำนวนแถว 70 และแถวที่มีมากขึ้นกว่าจำนวนแถว 470 และคอลัมน์ที่มีน้อยกว่า 60 และอื่น ๆ กว่า 430 ภาพทั้งหมดที่มีข้อมูลอื่น ๆ เช่นตัวอักษรตัวเลขและลายเส้น . นี่คือตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่จำเป็นสำหรับการไม่ตรงกันดังนั้นมันเป็นไปได้ที่จะกรองส่วนที่ไม่ต้องการออกจากภาพโดยการเปลี่ยนแถวและคอลัมน์ดังกล่าวเข้าไปในพิกเซลสีดำ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลังจากพิจารณา CBV และมูลนิธิสายธารพระพร , MTT ภาพแถวที่น้อยกว่าหมายเลขแถวและแถวที่มากกว่าตัวเลข 470 และคอลัมน์ที่น้อยกว่า 60 และมากกว่า 430 ภาพทั้งหมดข้อมูลอื่น เช่น ตัวอักษร ตัวเลข และลาย นี้คือตัวอย่างของข้อมูลที่ไม่จำเป็นที่ไม่ตรงกัน ,ดังนั้นจึงเป็นไปได้ที่จะกรองส่วนที่ไม่ต้องการออกจากภาพโดยการเปลี่ยนแถวและคอลัมน์ในขนาดพิกเซลสีดำ