1) main vector transform
主向量变换
1.
Application of main vector transform method in digital measurement of the particle target;
主向量变换法在粒子目标数字度量中的应用
2) Principal component transformation
主分量变换
3) multi wavelet transform
向量小波变换
1.
By considering a small target as gray level signal singularity with a relatively continuous area in 2 dimensional images, we take advantage of multi wavelet transform to enhance target and suppress background clutter and present a “from coarse to fine” small target detection and segmentation scheme.
将小目标考虑为二维图像中具有相对连续小块区域的灰度信号突变 ,用向量小波变换来增强目标 ,抑制噪声 ,从而提出了一种由粗到精的小目标检测和分割方法 。
4) Coordinative vector conversion
坐标向量变换
5) scale transformation vector
尺度变换向量
1.
The fourth form on the expert opinion expression,scale transformation vector,is put forward in this paper and it is proved that both the weighted arithmetical mean and the weighted greometric mean will converge in probability to the impersonal sequence scale transformation vecfor if there are enough experts and the convergence of group thought is validated finally.
提出了专家意见表达的第4种形式:尺度变换向量。
6) eigenvector transform
特征向量变换
1.
An algorithm for the color image coding by the eigenvector transform is presented.
提出了一种基于特征向量变换的彩色图像压缩编码算法,高效地去除了彩色图像各分量间的相关性。
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。
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