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OTSU方法计算图像二值化的自适应阈值，OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值（用来转换灰度图像为二值图像）的简单高效方法。下面的代码最早由 Ryan Dibble提供，此后经过多人Joerg.Schulenburg, R.Z.Liu 等修改，补正。算法对输入的灰度图像的直方图进行分析，将直方图分成两个部分，使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。都是老外写的，经典哦。-OTSU images calculated value of the two adaptive threshold, OTSU algorithm can be calculated adaptive threshold (for conversion to gray scale images binary images), a simple and efficient manner. The following code from the earliest to provide Ryan Dibble, after a more than Joerg.Schulenburg, R. Z. Liu amend the correction. Algorithm for the importation of gray-scale image histogram analysis of histogram is divided into two parts, Part 2 makes the distance between the largest. Demarcation point out the threshold. Foreigners are written in the classical oh.

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大写字母识别程序，可识别２６个英文字母．-capital letters identification procedures, identify 26 English letters.

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传统的单粒子重建方法使用傅立叶或delta 函数基础来表示粒子密度图。我们提出了一个更灵活的算法，可以根据数据适应性地选择基础。由于基础适合数据，跟使用固定基础重建相比，分辨率和讯噪比(SNR) 都得到提高。而且，该算法自动遮盖粒子，使得粒子从背景中分离出来，无需在精制循环中使用专门滤波器或者蒙层。该算法是基于贝叶斯定理最大后验框架中表示，使用有效优化算法获得最大化。评估使用模拟和实际的低温电子显微镜数据，显示分辨率和 SNR 改进以及从背景中有效遮挡粒子。

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