1) gradient mold
梯度模值
1.
Methods The comparisons between the gradient mold and two thresholds are introduced in new model.
方法新模型增加了梯度模值与两个门限的比较,小于门限1采用各向同性扩散去噪模型,大于门限2采用TV去噪模型,梯度模值在两个门限之间的采用自适应去噪模型。
2) Curvature-weighted gradient module(CWGM)
曲率加权梯度模值
1.
This paper analyzes the shortage of the current Canny edge detection algorithm which only uses the Gradient Module(GM) to characterize edges and proposes an improved algorithm based on Curvature-Weighted Gradient Module(CWGM),which meets the special need of edge extraction for image coding compression.
分析仅以梯度模值作为依据的Canny边缘检测算法的不足,提出一种以曲率加权梯度模值为判据的改进算法以满足基于边缘信息的图像编码压缩对边缘提取的严格要求。
3) pH value gradient
pH值梯度
4) threshold gradient
阈值梯度
5) gradient threshold
梯度阈值
1.
Then we put forward a new approach using a new morphological gradient algorithm and an adaptive gradient threshold.
针对现有几种利用边缘信息来进行图像阈值分割的方法存在的对噪声高度敏感 ,梯度阈值难以选取 ,且不具有自适应性的特点 ,提出一种抗噪声影响的形态学梯度算子和一种基于梯度直方图统计特征的梯度阈值自适应选取算法 ,得出了一套完整的基于边缘信息的图像阈值化分割算法。
6) gradient magnitude
梯度幅值
1.
Because of the high similarity between the gradient magnitudes of low-contrast edge and noise,the conventional Canny algorithm for detection,which is based on the double-threshold to detect and connect edges,damages partly the low-contrast edge though it suppresses noise.
图像中部分低强度边缘在梯度幅值特性上与噪声点十分相似,因此,传统Canny边缘检测算法在采用基于梯度幅值的双阈值法检测和连接边缘时,尽管抑制了噪声,但同时也损坏了部分低强度边缘。
2.
The image s gradient magnitude mean and the variance of every pixel in the image relative to the gradient magnitude mean are calculated according to the method proposed in the paper.
根据所提出的梯度幅值计算方法求出整幅图像的梯度幅值均值和图像中所有像素点的梯度幅值相对与均值的方差。
补充资料：力学量的可能值和期待值
在量子力学中，力学量F用作用于波函数上的算符弲表示。在数学上，对于一个算符，满足
的函数 ui(r)称为弲的本征函数，式中Fi是与r无关的数,称为本征值。如果ui(r)描写微观粒子的状态,则它必须满足单值、连续和有限的标准条件。在这种限制之下，上式中的本征值可以取一系列分立值，或取一定范围内的连续数值。
在测量力学量F时,观察到的只能是它的本征值。若一个力学量的本征值具有分立谱，我们说这个力学量是量子化的。
量子力学中假定力学量的全部本征函数组成一个完全系；这意思是说：描写体系的任一状态的波函数ψ都可以用力学量的本征函数ui展开：
在ψ和ui都是归一化的情况下，上式中的展开系数сi具有如下的物理意义：在ψ态中测量力学量时,得到结果为Fi的几率是|сi|2。
因此，若微观粒子的定态波函数是某力学量算符的本征函数ui(r),则在这一状态中,力学量F取确定值Fi。
在ψ态中对力学量进行多次测量,把所得结果加以平均，就得出力学量在ψ态中的期待值，以〈F〉表示：
上式称为力学量的期待值公式。如果ψ不是归一化的，那么期待值公式应写为
的函数 ui(r)称为弲的本征函数，式中Fi是与r无关的数,称为本征值。如果ui(r)描写微观粒子的状态,则它必须满足单值、连续和有限的标准条件。在这种限制之下，上式中的本征值可以取一系列分立值，或取一定范围内的连续数值。
在测量力学量F时,观察到的只能是它的本征值。若一个力学量的本征值具有分立谱，我们说这个力学量是量子化的。
量子力学中假定力学量的全部本征函数组成一个完全系；这意思是说：描写体系的任一状态的波函数ψ都可以用力学量的本征函数ui展开：
在ψ和ui都是归一化的情况下，上式中的展开系数сi具有如下的物理意义：在ψ态中测量力学量时,得到结果为Fi的几率是|сi|2。
因此，若微观粒子的定态波函数是某力学量算符的本征函数ui(r),则在这一状态中,力学量F取确定值Fi。
在ψ态中对力学量进行多次测量,把所得结果加以平均，就得出力学量在ψ态中的期待值，以〈F〉表示：
上式称为力学量的期待值公式。如果ψ不是归一化的，那么期待值公式应写为
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