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1)  alterable tree-structured wavelet transform
可变树结构小波变换
2)  incomplete tree structured wavelet transform
不完全树结构小波变换
1.
A new type of incomplete tree structured wavelet transform used for texture feature extraction is proposed in this paper,a new texture segmentation method consistent with human visual process and based on incomplete tree structured wavelet transform and fuzzy clustering network(FKCN)is proposed also in this paper.
提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取 ,提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法 ,它由 (1 )特征提取 :使用不完全树结构小波变换抽取纹理特征 ;(2 )基于模糊 Kohonen聚类网络的特征粗分类 :使用缩减的特征向量对网络进行训练 ,得到粗分割结果 ;(3)粗分割结果的细化等几部分构成。
3)  Tree-structured Wavelet Transform
树型结构小波变换
4)  Wavelet Transform
树形结构小波变换
1.
Iris Texture Images Classification and Identification Based on Tree-Structured Wavelet Transform;
基于树形结构小波变换的虹膜纹理分类识别研究
5)  Variable Tree-Wavelet Analysis
可变树结构小波分析
6)  DWT architecture
小波变换结构设计
补充资料:Radon变换和逆Radon变换


Radon变换和逆Radon变换


X线物理学术语。CT重建图像成像的主要理论依据之一。1917年澳大利亚数学家Radon首先论证了通过物体某一平面的投影重建物体该平面两维空间分布的公式。他的公式要求获得沿该平面所有可能的直线的全部投影(无限集合)。所获得的投影集称为Radon变换。由Radon变换进行重建图像的操作则称为逆Radon变换。Radon变换和逆Radon变换对CT成像的意义在于,它从数学原理上证实了通过物体某一断层层面“沿直线衰减分布的投影”重建该层面单位体积,即体素的线性衰减系数两维空间分布的可能性。
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参考词条