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1)  morphological gradient
形态学梯度
1.
The morphological gradient operator,i.
图像的边缘在很大程度上可以用梯度的概念来解释和描述,而现有的形态学梯度边缘检测算子抹煞了梯度的矢量性。
2.
Based on the theory of morphological gradient algorithm,with a flat diamond chosen as structuring element,through weighted combination of erosion,dilation,opening and closing operations,a morphological optimization algorithm is constructed and it will be used for edge detection of defected wood images.
根据形态学梯度算法的思想,选取平坦的菱形为结构元素,通过腐蚀、膨胀、开与闭运算的加权组合,构造出一种形态学优化算法,并将它应用于木材缺陷图像的边缘检测中,使提取的图像边缘更加准确、完整和连续。
3.
To get thinner edge in the morphological gradient graph,non-maximum suppression is adopted.
该算法在保持传统形态学方法优点的基础上引入边缘方向信息,采用非极大值抑制方法对形态学梯度图像进行细化处理,利用新的基于方向的检测和连接方法从中提取边缘,既提高了检测出的边缘的分辨率,又实现了低强度边缘的保护,同时还获得了更强的抗噪声能力。
2)  Morphology gradient
形态学梯度
1.
On the analysis and comparison of the multi-scale,multi-direction and multi-grade mathematical morphology gradient algorithm for the image edge detection,an improved vehicle image edge detection method based on the morphology gradient is given in this paper.
在分析和比较用于图像边缘检测的多尺度多方位的形态学梯度算法和多级形态学运算合成法的基础上,提出了一种改进的基于形态学梯度法的汽车图像边缘检测方法。
2.
On the analysis of the multi-scale and multi-direction mathematical morphology gradient algorithm for the image edge detection,using a kind of image fusion based on the cluster analysis of self-organizing feature map neural networks,an improved vchicle image edge detection method based on the morphology gradient is given in this paper.
在分析用于图像边缘检测的多尺度多方位的形态学梯度算法基础上,结合基于自组织神经网络的图像聚类分析的数据融合技术,提出了一种改进的基于形态学梯度法的汽车图像边缘检测方法。
3.
Address a kind of image edge detection arithmetic based on morphology gradient which is set on the morphologic eroding and dilating.
数学形态学在图像处理中有广泛的应用,其基本原理是基于利用结构元素去探测图像;在讨论常见数学形态学梯度的基础上,提出了一种基于形态学梯度的图像边缘检测算法,应用定义的形态学梯度结构检测出较理想的图像边缘信息。
3)  mathematical morphological gradient
数学形态学梯度
4)  morphological gradient reconstruction
形态学梯度重建
5)  Gray Morphological Gradient
灰值形态学梯度
6)  fuzzy morphological gradient
模糊形态学梯度
1.
Segmentation of high-resolution remote sensing image based on fuzzy morphological gradient
基于模糊形态学梯度的高分辨率遥感影像分割方法
补充资料:超显微形态学
      研究在1~200纳米范围内的细胞组分(包括病毒)的形态结构,以及它们在正常生理活动和病理情况下变化的学科。
  
  早期的形态学只能研究肉眼观察到的结构。人眼只能分辨相隔 0.1毫米以上的两点。光学显微镜使人们可以观察组织、细胞、甚至细胞内的某些结构。它的分辨能力约相当于光波波长的一半,分辨的最大距离是200纳米,但大多数细胞结构比这小得多,用光学显微镜无法观察。40年代以后电子显微镜问世和超薄制片技术的不断改进,才突破了这一限度。
  
  电子显微镜用电子束代替光束作为光源。由于电子的波长特别短,分辨能力达到1~5埃,使人们可以观察到光学显微镜极限之外的直至大分子之间的结构。超显微形态学就是指在这一水平上的形态学研究。
  
  研究超显微形态的设备,除最为重要的电子显微镜外,还有干涉显微镜,X射线衍射仪等。有的细胞结构,如高尔基器,究竟是否为一种细胞器,在只用光学显微镜观察的年代,长期争论不休;经电子显微镜下观察才被肯定。又如线粒体、中心粒、染色体和核仁等,虽然在光学显微镜下也能看到,但它们的细微而复杂的结构只有在电子显微镜下才能观察清楚。此外,在电子显微镜下还发现了以往在光学显微镜下未能看到的一些结构,如核糖体、溶酶体、质膜、核膜与核膜孔等,甚至可以观察到DNA等大分子,和DNA的转录活动等。在观察结构的基础上还可探索其活动的规律,例如对肌细胞超微结构的研究结果有助于阐明肌肉收缩的机理,对纤毛或鞭毛显微结构的研究弄清了精子尾部、原生动物及其他细胞表面的纤毛和鞭毛活动的规律。
  
  植物超显微形态的研究虽然开始较晚,但它揭示了动植物细胞一些细胞器的共同性和各自的特异性。对植物细胞所特有的叶绿体的超微形态的观察,使人们对叶绿体的结构以及它如何在光合作用中发挥作用,有了比较完整的认识。对细菌和蓝藻的超微形态研究发现它们有许多相似之处,但和高等动植物细胞却有显著的差异,从而对了解它们的起源提供了有意义的资料。
  
  在临床医学特别是病理学中,超微形态的观察对某些疾病的诊断以及病因的探讨有独到之处。例如观察"纤毛不活动综合征"患者的纤毛,发现纤毛的某一组成成分有缺陷或者移位,而且发现所有具纤毛的组织及细胞,如呼吸道上皮、内耳感觉上皮等的纤毛都具有同样的缺陷,这就提示,"纤毛不活动综合征"很可能是先天性的遗传缺陷。还发现患者精子尾部结构的异常和身体其他部位纤毛的缺陷是同一类型的,因此,可以通过检查精子来进行诊断。
  
  扫描电子显微镜使人们能直接观察细胞的表面结构。冰冻蚀刻技术为研究细胞膜及其特化结构──细胞间连结──开辟了途径。应用超高压电子显微镜可以观察各种细胞器在细胞中的三维排列,使人们得到立体的概念。
  
  电子显微镜技术结合其他技术,促使超显微形态学向纵深发展。如结合其他学科的成就,特别是应用近代细胞化学技术,包括放射自显术和免疫电镜术,研究了某些大分子在高尔基器上的定位和变化,从而对高尔基器在分泌过程中产生糖脂和糖蛋白的作用以及与细胞膜的关系有了认识。
  
  超显微形态学未来的任务,一方面是深入研究细胞的超微结构,另一方面要揭示结构和功能的联系,以加深在细胞水平上对生命活动的了解。
  

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参考词条