朱德森张字怎么写好看才好看

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-07-27 21:02 标签： 陈字怎么写好看
Textural_defect_detection_based_on_label 基于类别共生矩阵的纹理疵点检测方法 邹超 朱德森 肖力
摘要：根据有规则 的特点 Special Ef s 图形图像处理 238万源代码下载-
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&详细说明：基于类别共生矩阵的纹理疵点检测方法 邹超 朱德森 肖力
摘要：根据有规则纹理的特点，提出了基于类别的共生矩阵来描述纹理特征，从而很好地将正常纹理与疵点区分开。分析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算量大，且分辨能力差的缺点．为了克服灰度共生矩
阵在计算量和分辨能力上的缺点，定义了类别共生矩阵．在类别共生矩阵的算法中，首先学习纹理的一些基本特征以确定类别共生矩阵的一些关键参数。如纹理的概率密度分布、纹理的主方向和周期，以及分类准则等重要参数，然后计算类别共生矩阵并提取白疵点增强、黑疵点增强和一致度等三个特征，最后采用异常点检测的方法即可很好地区分正常纹理和疵点．实验证明，该方法比已有的灰度共生矩阵计算量小，并具有更突出的分辨纹理和疵点的能力．-Class-Based Co-occurrence Matrix Texture defect detection method ZOU Chao Zhu Sen Xiao Li
Abstract: According to the rules-texture features is proposed based on categories of co-occurrence matrix to describe the texture features, which will be well distinguished from the normal texture with defects. Analysis of the traditional GLCM texture features in the calculation for calculating the volume, and the disadvantage of poor resolution. In order to overcome the symbiotic Gray Moment
Array in the calculation of capacity and the ability to distinguish the shortcomings of the definition of the categories of co-occurrence matrix. In the categories of co-occurrence matrix algorithm, first learn some basic features of the texture in order to determine the categories of some of the key parameters of co-occurrence matrix. Such as the texture of the probability density distribution of the main texture direction and cycles, as well as the classification criteria and other important parameters,
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&[] - 用灰度共生矩阵对共生矩阵归一化和计算能量、熵、惯性矩、相关4个纹理参数。
&[] - glcm texture features calculator
&[] - 灰度共生矩阵的代码实现，代码是matlab
&[] - glcm examples in matlab
&[] - 此程序是基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取算法，它进行了四个方向上的灰度共生矩阵的计算，从而得出他们的纹理特征向量，再求均值，使计算进度大幅度提高
&[] - 文是一种基于灰度共生矩阵的图像相似性检索算法，首先将图像分成互不重叠的子图像块，根据子图像
块中像素间灰度差别重新设置每个像素的灰度值为0或l，然后将整个图像重新划分成子块，对子块编码，最后借
助共生矩阵提取的不同方向的特征值来检索图像的相似性。实验结果表明本文算法对图像相似性的检索比传统
&[] - 4个收集的vc，matlab纹理检测，纹理分割代码和数篇IEEE纹理分割，纹理缺陷检测论文
&[] - 这是关于针织物疵点检测的比较经典的几种算法。
&[] - 为使灰度共生矩阵(glcm)提取的特征值较好地表达纹理信息,对Brodatz纹理库图片进行了大量实验。
首先测试了各构造参数对关键特征统计量的影响,给出了特征值随参数变化的规律,确立了构造参数的合理取值 然
后测试了图像旋转和大小变化对所提取特征值的影响
&[] - glcm features for segmented inage朱德森的爱频道 - 爱奇艺
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