针对类圆形堆积物图像的前景和背景在色彩或灰度上相近，难以用传统阈值分割等算法进行有效分割的问题，提出一种多方法融 合的类圆形堆积物图像区域分割策略。对图像进行滤波等一系列预分割处理后进行投影得到目标图像的外接矩形区域，以排除噪声的干扰， 在区域内采用改进的灰度共生矩阵方法进行粗分割，以解决窗口大小与分割精度的问题，采用二维OTSU 阈值分割方法对粗分割结果进行 量化。实验结果表明，该方法得到的区域分割结果边缘清晰、准确度高。-Round deposits for the prospe

对经过随机噪声信道的AMI码型和CMI码型数字信号进行抽样判决，去除或减弱噪声的干扰-After a random noise on the channel pattern of AMI and CMI sample code digital signal decision to remove or reduce noise interference

噪声在理论上可以定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差”。实际获得的图像一般都因受到某种干扰而含有噪声。引起噪声的原因有敏感元器件的内部噪声、相片底片上感光材料的颗粒、传输通道的干扰及量化噪声等。(In theory, noise can be defined as "unpredictable, random errors that can only be recognized by probability and statistics". The actua