1) texture and structural characteristics
纹理结构特征
2) texture character
纹理特征
1.
Methods Medical images were segmented using image segmentation method based on texture character and generalized radial basis function neural networks.
方法:采用基于纹理特征和广义径向基函数(Generalized Radial Basis Function,GRBF)神经网络的图像分割方法对医学图像进行分割,根据灰度共生矩阵获得纹理特征参数,形成广义径向基函数神经网络的输入矢量,对网络进行训练和仿真测试。
2.
The debased dimension to the vector of the texture characters is used by PCA.
利用小波分析来获得地震剖面图像的纹理特征,运用分块主成分分析(PCA)对纹理特征向量进行降维处理,通过模糊k均值对特征向量矩阵进行分类,达到对地震剖面图像分割的效果。
3.
In this paper we have summarized the latest research achievement with earnest inland and overseas,on the basis of which we bring forward a new arithmetic that is based on the texture character and projection,firstly,t
本文通过认真研究总结目前国内外的最新研究成果,针对目前的研究现状提出了基于纹理特征和投影相结合的车牌定位算法,该算法首先利用车牌的纹理特征,依据统计跳变点的次数来对车牌进行粗定位,然后利用其垂直投影,借助投影变化率来实现车牌的精定位。
3) texture features
纹理特征
1.
Probe of texture features in city land use information extraction;
利用纹理特征提取城市用地信息方法探索
2.
Study of watermarking algorithms based on wavelet transform and texture features;
基于小波变换和纹理特征的水印算法的研究
3.
Methods to Extract Images Texture Features;
图像纹理特征的提取方法
4) texture feature
纹理特征
1.
Remote sensing image classification based on SVM algorithm and texture feature extraction;
基于SVM算法和纹理特征提取的遥感图像分类
2.
Identification algorithm for red corpuscles of blood based on texture feature and kernel-Fisher;
基于纹理特征和核Fisher的红细胞识别算法
3.
Tree crown extraction combining color and texture feature;
结合颜色和纹理特征的树冠提取方法
5) feature texture
特征纹理
1.
By the framework,the basic shape and feature vectors are used to decompose textons shape,while the feature textures are employed to encode the distribution of textons.
针对纹理合成中基本的MRF类模型在大尺度结构表达上的缺陷,提出了在纹理模式空间和素材空间内对纹元及其分布的新的描述框架:使用纹元基本形和特征向量表示纹元,使用特征纹理表示纹元分布状况。
6) texture characteristic
纹理特征
1.
Tool condition monitoring technology based on texture characteristic
基于纹理特征的刀具状态监测技术
2.
Extracting of soil salinization by SVM and accuracy evaluation based on texture characteristic
基于不同窗口纹理特征的SVM土壤盐渍化信息提取方法与精度分析研究
3.
The degree of membership is computed according to the results of clustering analysis and used as the weight of the texture characteristic vector in a certain direction,and k dom.
针对该问题,引入统计方法和模糊理论,在每个方向对狭义图像域子集进行聚簇分析,根据分析结果确定隶属度,把隶属度作为该方向纹理特征向量的权重,并且根据隶属度确定k显著方向。
补充资料：非晶态固体结构特征
X射线衍射实验表明,非晶态固体（或称为无定形体、玻璃体）具有短程秩序，但完全不具有长程秩序。由附图看出：就每个原子周围零点几纳米内的情况而言，晶态与非晶态固体十分相似，即每个原子的最近邻原子的数目一定,化学键的键长相等,键角基本上一样。至于每个原子与相距在几纳米以外的原子的关系，则在晶体中与在非晶态固体中有本质的不同。晶体具有长程序，由其中一原子出发，只有在特定方向上和特定距离处才能找到其他原子。而在非晶态固体中,由一个原子出发,在任何方向、任何距离处找到其他原子的几率完全相同。气体则既无短程序，也无长程序。
与晶体相比，非晶态固体结构的另一特点是：它的结构参数呈现着某种统计分布，而不像晶体中那样具有确定的数值。例如，在晶态中对于所有的原子，其键长、键角及配位数都是个确定的值，由原子和化学键所构成的封闭环中也具有确定数目(如为 6)的原子。而在非晶态中，键角的数值和类似的环中原子数目都明显地呈现着某种统计分布(见图)。
从热力学上讲，晶体结构处于平衡状态，而非晶态固体的结构则处于非平衡状态。后者有向平衡状态转变的趋势,但通常由于动力学原因，此种转变需时甚久,甚至于实际上难以实现。
目前已对三类非晶态固体物质提出了较好的结构模型：①连续无规网模型，适用于通过共价键形成的玻璃体，如硅、二氧化硅、二氧化锗、二硫化锗、碲化硅等；②无规密堆积模型，适用于非晶态的金属和合金；③无规线圈模型，适用于柔顺性好的高聚物无定形固体。
参考书目
R.Zallen,The Physics of Amorphous Solids,John Wiley & Sons, New York, 1983.
与晶体相比，非晶态固体结构的另一特点是：它的结构参数呈现着某种统计分布，而不像晶体中那样具有确定的数值。例如，在晶态中对于所有的原子，其键长、键角及配位数都是个确定的值，由原子和化学键所构成的封闭环中也具有确定数目(如为 6)的原子。而在非晶态中，键角的数值和类似的环中原子数目都明显地呈现着某种统计分布(见图)。
从热力学上讲，晶体结构处于平衡状态，而非晶态固体的结构则处于非平衡状态。后者有向平衡状态转变的趋势,但通常由于动力学原因，此种转变需时甚久,甚至于实际上难以实现。
目前已对三类非晶态固体物质提出了较好的结构模型：①连续无规网模型，适用于通过共价键形成的玻璃体，如硅、二氧化硅、二氧化锗、二硫化锗、碲化硅等；②无规密堆积模型，适用于非晶态的金属和合金；③无规线圈模型，适用于柔顺性好的高聚物无定形固体。
参考书目
R.Zallen,The Physics of Amorphous Solids,John Wiley & Sons, New York, 1983.
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