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1)  Kuwahara filter operator
法矢拉普拉斯算子
2)  laplace operator
拉普拉斯算子
1.
Objective: This paper introduces an edge detection method of blood cell image, which is based on (wavelet transform WT) and( laplace operator LO).
目的:介绍一种基于小波变换和拉普拉斯算子的血液细胞图像边缘识别方法。
2.
For certain initial conditions,we need only calculate their high order Laplace operator,then we can obtain the accurate solution of the initial value problem.
本文提供了一种算法,对某些初始条件,只需计算其高阶拉普拉斯算子,就可以得到方程的显解。
3.
In order to improve the quality of Laplace operator image segmentation at a high real time capability this paper presented a synchronization dimensional structure filter for Laplace operator.
为了在继承拉普拉斯算子高实时性的前提下提高图像分割质量,设计了一个可与拉普拉斯算子差分计算同步进行滤波工作的空间滤波器。
3)  Laplacian operator
拉普拉斯算子
1.
A fourth order partial differential denoising method based on four directional Laplacian operator;
一个基于四方向的拉普拉斯算子的四阶偏微分去噪方法
2.
This paper reviewed three image denoising methods based on PDE such as φ-function,divergence-based PDE and diffusion PDE based on oriented Laplacian operator,and points out that new image denoising method based on complex diffusion can be formed by combining the diffusion equation with free Schrodinger equation.
回顾了3种传统的PDE图像降噪方法,即φ函数、基于散度的PDE和基于拉普拉斯算子的扩散PDE;指出了可将扩散方程与自由薛定锷方程结合,形成新的基于复扩散的图像降噪处理方法。
4)  laplacian [lɑ:'plɑ:siən]
拉普拉斯算子
1.
Color Image Sharpening and Processing based on Laplacian;
基于拉普拉斯算子的彩色图像锐化处理
2.
Variational models for image diffusion based on gradient and Laplacian;
基于梯度和拉普拉斯算子的图像扩散变分模型
3.
Implementation of Laplacian Algorithm Based on FPGA
拉普拉斯算子的FPGA实现方法
5)  sublaplacian
次拉普拉斯算子
6)  LAPLAC operator
拉普拉斯算法
补充资料:凹算子与凸算子


凹算子与凸算子
concave and convex operators

凹算子与凸算子「阴~皿d阴vex.耳阳.勿韶;.留叮.肠疽“‘.小啊j阅雌口叹甲司 半序空间中的非线性算子,类似于一个实变量的凹函数与凸函数. 一个Banach空间中的在某个锥K上是正的非线性算子A,称为凹的(concave)(更确切地,在K上u。凹的),如果 l)对任何的非零元x任K,下面的不等式成立: a(x)u。(Ax续斑x)u。,这里u。是K的某个固定的非零元,以x)与口(x)是正的纯量函数; 2)对每个使得 at(x)u。续x《月1(x)u。,al,月l>0,成立的x‘K,下面的关系成立二 A(tx))(l+,(x,t))tA(x),00. 类似地,一个算子A称为今单(~ex)(更确切地,在K上“。凸的),如果条件l)与2)满足,但不等式(*)用反向不等号代替,并且函数粉(x,t)<0. 一个典型的例子是yP‘KOH积分算子 通rx‘t、1二f天(t.:,x(s))山, G它的凹性与凸性分别由纯量函数介(t,s,。)关于变量u的凹性与凸性所确定.一个算子的凹性意味着它仅仅包含“弱”的非线性—随着锥中的元素的范数增加,算子的值“慢慢地”增加.一般说来,一个算子的凸性意味着,它包含“强”的非线性.由于这个理由,包含凹算子的方程在许多方面不同于包含凸算子的方程;前者的性质类似于相应的纯量方程,而不同于后者,后者关于正解的唯一性定理是不成立的.
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条