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1)  binary morphology
二值形态学
1.
Measurement of wood microstructural parameters on transverse section by binary morphology;
基于二值形态学的木材横切面显微构造特征测量
2.
Mathematical morphology firstly handled binary images as sets and probed them with a structuring element which formed binary morphology, and then gradually formed gray scale morphology, soft mathematical morphology, fuzzy mathematical morphology, and fuzzy soft mathematical morphology.
数学形态学已由二值形态学、灰度形态学、软数学形态学、模糊形态学发展到模糊软形态学 ,可用于抑制噪声、特征提取、边缘检测、图象分割、形状识别、纹理分析、图象恢复与重建等图象处理问题 ,在图象处理领域得到了越来越广泛的应用 。
3.
A watershed region segmentation method based on binary morphology for range image is proposed.
深度图像分割是基于特征关系图匹配的曲面物体识别中的关键技术之一,针对已有深度图像分割方法存在的问题,提出了一种基于二值形态学的水线区域增长算法对深度图像进行分割。
2)  mathematical morphology
二值形态学
1.
By displaying the change of signal energy on a two dimensional time-frequency images based on time-frequency analysis, a new mathematical morphology method to distinguish target from the nonlinear time-frequency curve is presented.
利用时频分析方法将相干积累时间内由于目标非均匀运动和射频干扰引起的信号能量变化显示于时间-频率二维图像上,并根据目标信号对应时频图像上非线性曲线的特点提出一种基于二值形态学的方法用于区分目标和干扰信号。
3)  binary mathematical morphology
二值数学形态学
1.
This article presents an optimized method for erosion and dilation operations in binary mathematical morphology.
详细介绍了一种二值数学形态学腐蚀膨胀运算的优化实现方法。
4)  binary image morphological processing algorithm
二值图像形态学
5)  Binary-scale morphological
二值形态
6)  grayscale morphology
灰值形态学
1.
Based on the operations of grayscale morphology,a morphologic method for edge detection was developed to extract the morphologic edge of 3D surface topography,and the 3D surface texture directionality was characterized and the angles indicating the directionality of anisotropic surface were determined.
针对面向功能的三维表面形貌表征存在的问题,基于灰值形态学的基本运算构造了边缘检测形态算法,有效地提取了三维形貌的形态学边缘,实现了三维形貌的纹理方向特征的提取,获得了表征纹理方向特性的表征参数。
2.
Aiming at the selection of structure element in morphological image processing,the grayscale morphology and the technique of background suppression are combined to present a point target detection algorithm based on grayscale morphology.
针对形态学图像处理中结构元素的优化选取问题,在结合灰值形态学和背景抑制技术,提出基于灰值形态学的点目标检测算法的基础上,重点分析和对比了结构元素的选取对不同的云天背景成分和点目标特性所产生的不同的处理性能,为结构元素的选取提供了一种有针对性的分析方法。
补充资料:超显微形态学
      研究在1~200纳米范围内的细胞组分(包括病毒)的形态结构,以及它们在正常生理活动和病理情况下变化的学科。
  
  早期的形态学只能研究肉眼观察到的结构。人眼只能分辨相隔 0.1毫米以上的两点。光学显微镜使人们可以观察组织、细胞、甚至细胞内的某些结构。它的分辨能力约相当于光波波长的一半,分辨的最大距离是200纳米,但大多数细胞结构比这小得多,用光学显微镜无法观察。40年代以后电子显微镜问世和超薄制片技术的不断改进,才突破了这一限度。
  
  电子显微镜用电子束代替光束作为光源。由于电子的波长特别短,分辨能力达到1~5埃,使人们可以观察到光学显微镜极限之外的直至大分子之间的结构。超显微形态学就是指在这一水平上的形态学研究。
  
  研究超显微形态的设备,除最为重要的电子显微镜外,还有干涉显微镜,X射线衍射仪等。有的细胞结构,如高尔基器,究竟是否为一种细胞器,在只用光学显微镜观察的年代,长期争论不休;经电子显微镜下观察才被肯定。又如线粒体、中心粒、染色体和核仁等,虽然在光学显微镜下也能看到,但它们的细微而复杂的结构只有在电子显微镜下才能观察清楚。此外,在电子显微镜下还发现了以往在光学显微镜下未能看到的一些结构,如核糖体、溶酶体、质膜、核膜与核膜孔等,甚至可以观察到DNA等大分子,和DNA的转录活动等。在观察结构的基础上还可探索其活动的规律,例如对肌细胞超微结构的研究结果有助于阐明肌肉收缩的机理,对纤毛或鞭毛显微结构的研究弄清了精子尾部、原生动物及其他细胞表面的纤毛和鞭毛活动的规律。
  
  植物超显微形态的研究虽然开始较晚,但它揭示了动植物细胞一些细胞器的共同性和各自的特异性。对植物细胞所特有的叶绿体的超微形态的观察,使人们对叶绿体的结构以及它如何在光合作用中发挥作用,有了比较完整的认识。对细菌和蓝藻的超微形态研究发现它们有许多相似之处,但和高等动植物细胞却有显著的差异,从而对了解它们的起源提供了有意义的资料。
  
  在临床医学特别是病理学中,超微形态的观察对某些疾病的诊断以及病因的探讨有独到之处。例如观察"纤毛不活动综合征"患者的纤毛,发现纤毛的某一组成成分有缺陷或者移位,而且发现所有具纤毛的组织及细胞,如呼吸道上皮、内耳感觉上皮等的纤毛都具有同样的缺陷,这就提示,"纤毛不活动综合征"很可能是先天性的遗传缺陷。还发现患者精子尾部结构的异常和身体其他部位纤毛的缺陷是同一类型的,因此,可以通过检查精子来进行诊断。
  
  扫描电子显微镜使人们能直接观察细胞的表面结构。冰冻蚀刻技术为研究细胞膜及其特化结构──细胞间连结──开辟了途径。应用超高压电子显微镜可以观察各种细胞器在细胞中的三维排列,使人们得到立体的概念。
  
  电子显微镜技术结合其他技术,促使超显微形态学向纵深发展。如结合其他学科的成就,特别是应用近代细胞化学技术,包括放射自显术和免疫电镜术,研究了某些大分子在高尔基器上的定位和变化,从而对高尔基器在分泌过程中产生糖脂和糖蛋白的作用以及与细胞膜的关系有了认识。
  
  超显微形态学未来的任务,一方面是深入研究细胞的超微结构,另一方面要揭示结构和功能的联系,以加深在细胞水平上对生命活动的了解。
  

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参考词条