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2024-05-17来源:编辑
  Let image pixel points be m×n,location features(X,Y) of pixel point(x,y) can bedenoted as Eq.(2). X=wxy*(x/max(m,n)), Y=wxy*(y/max(m,n)) (2) Where, max(.) is the maximum, wxy is generally in(0,1), and can be treated as the weight of space locationfeatures, wxy=1 in this paper.(2) Texture features extraction Texture has local neighborhood property.Theselection of scale directly impacts the precision oftexture representation. In this paper, texture featuresinclude contrast, polarity, anisotropy[4]. According tothe component L in L*a*b color space and the analysisof polarity feature using different scale parameters ofGauss function, we can get the optimal scaleparameters, then, calculate contrast and anisotropy.The process is as Figure
1让图像的像素点被M×N,(X,Y)定位特 征像素点(x,y)可以bedenoted EQ。(2)。x = WXY *(X /最大(M,N)),Y=WXY *(Y /最大(M,N))(2),最大(。)是最大的,WXY一般是在(0,1),并可被视为空间locationfeatures重量,WXY = 1在本文中。(2)提取纹理特征纹理具有局部邻域属性。选择规模直接影响精度的纹理表示。在本文中,纹理的功能包括对比,极性,各向异性[ 4 ]。根据L*a*b*颜色空间,使用不同的尺度参数ofgauss功能分析极性特征的组件,我们可以得到最优的scaleparameters,然后,计算的对比度和各向异性的过程如图1。
希望对你有帮助~~

让图片的象素点为m x n,
定位要素 (X,Y) 的象素点(x,y) 可以表示为 Eq.(2).
X=wxy*(x/max(m,n)), Y=wxy*(y/max(m,n))
在这里max(.) 指的是最大值,wxy通常在(0,1), 也可以说是这张纸里的空间的重量地点,wxy=1。

(2)
提取纹理特征
纹理有着某个地方的性质或特点,尺寸的选择直接的影响到了纹理的精确度。在此,纹理特征包括了对比,两极对立,各向异性。根据L元素在L * a * b颜色的空间和分析,使用不同尺度的极性特征作为高斯函数参数,我们就可以得到理想的参数尺寸。然后,计算对比和各向异性,过程如图一。

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  • 让图像的像素点是m×n的,
    位置功能(X,Y)的像素点(的x,y)可以是
    表示为(2)式。
         X = WXY(X / MAX(M,N)),Y = WXY *(Y / MAX(M,N))(2)
        其中,最大值(。)WXY是最大的,一般是在
    (0,1),和空间位置的重量可以被视为
    功能,WXY = 1在本文中。
    (2)纹理特征提取
         纹理有当地居委会的财产,
    规模化的选择直接影响精确度
    质地表示。在本文中,纹理特征;
    包括对比度,极性,各向异性[4]。根据
    成分L在L * a * b颜色空间和分析
    的极性功能使用不同的尺度参数的
    高斯函数,我们可以得到的最佳规模
    参数,然后,计算出的对比度和各向异性。
    该过程如图1所示。位置功能(X,Y)的像素点(的x,y)可以是表示为(2)式。     X = WXY(X / MAX(M,N)),Y = WXY *(Y / MAX(M,N))(2)    其中,最大值(。)WXY是最大的,一般是在(0,1),和空间位置的重量可以被视为功能,WXY = 1在本文中。(2)纹理特征提取     纹理有当地居委会的财产,规模化的选择直接影响精确度质地表示。在本文中,纹理特征;包括对比度,极性,各向异性[4]。根据成分L在L * a * b颜色空间和分析的极性功能使用不同的尺度参数的高斯函数,我们可以得到的最佳规模参数,然后,计算出的对比度和各向异性。该过程如图1所示。



让图像像素点被m×n、位置特性(X,Y)的像素点(X,Y)可以作为情商bedenoted。(2)。X =蜡状的*(X / max(m,n)),Y =蜡状的*(Y / max(m,n))(2)、马克斯(。)最大,蜡状的通常是在(0,1),可视为空间locationfeatures的重量,蜡状的= 1在这纸。(2)纹理特征提取纹理有当地社区财产。Theselection规模直接影响精度oftexture表示。在本文中,纹理对比,其极性,各向异性[4

假设整幅图像的大小为mxn个像素
像素数组(x,y)的位置特征值(X,Y)得取值见式(2)
X=wxy*(x/max(m,n)), Y=wxy*(y/max(m,n)) (2)
式中,max(.)为最大值函数,wxy通常为二维数组(0,1),可看做位置特征值的间隔大小,这里取wxy=1
(2)纹理特征提取
纹理具有局部不规则的特性,模型的大小直接影响纹理分析的精度。本文中,纹理特征包括对比度,极性,各向异性[4]。根据颜色空间和极性特征分析的公式L * a * b中L的取值,选择不同的高斯函数取值范围,得出最优参数范围,然后,计算出的对比度和各向异性。过程见图1.

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方和:绛旓細Along the way, they begin to map the critical ways that technology is transforming us, and what we may be learning about ourselves in the process.鍦ㄥ叏绋嬫姤閬撲腑锛屼粬浠紑濮嬪畾浣嶅嵆浣挎敼鍙樻垜浠殑涓昏鏂瑰紡鍙婂湪姝よ繃绋嬩腑鎴戜滑浼氬鑷繁鏈夋庢牱鐨勪簡瑙c傝嚜宸辫鐪缈昏瘧鐨勶紝杩欎釜鏄緢鏈夊悕鐨勪竴涓妭鐩

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