1) local gradient algorithm
局部梯度法
2) Local gradient
局部梯度
1.
The local gradient features are also one kind of the important features of image edges.
除了局部不对称特征,局部梯度特征也是图像边缘的一种重要特征。
3) gradient strength
局部梯度强度
1.
A novel method based on gradient strength and local entropy for fusion detection of weak small targets with low contrast is presented in this paper.
提出了一种基于局部梯度强度和局部熵的红外小目标融合检测的方法。
4) improved local gradient
改进局部梯度
5) Local gradient direction
局部梯度方向
补充资料：变量-梯度法
变量-梯度法
variablegradient method
(6)。于是得v一户，，d，;+f x22剐么一冬对+二:。在 J 0 JO‘l一ZxlxZ>o范围内，系统的平衡状态是稳定的。若另取al，~ 2(l一二，xZ)2 一xf(1一x:x:)2，己21= xl(l一x，xZ)2，则可求得另一个v函数宕氛-、式，约束条件为1一xlxZ>o，比前一个还好。b一anl一ong一t一dufo变t一梯度法(variable一gradient method) 对非线性系统云一f(x)，了(0)~0选择李雅普诺夫函数的一种方法。 令v(x)为一备择的李雅普诺夫函数(见李稚普诺夫方法)，V(x)可表示为 弃.那.弃. V(x)=于x，+升x:+…+笋x，(l) axl一‘’axZ一‘’‘肚一”X XX陌以尸|阮 一一 「“人，、、，，，、}刁‘g、·，一‘rad“气‘，一} 口V/ax，V/a xZ 月 X 日.…Z了 V于是，式(1)可写作 v(x)一比(x)」T毖对上式两边积分，可得李雅普诺夫函数(3)V‘x，一上罕d: 一J;「:(·)〕·瓮d，一{:仁，‘X，〕T“(4)这是从状态空间原点到一任意点(x，，xZ，…，x，)的线积分。由式(3)有比(x)〕Tdx二dV(x)，式(4)中的积分与积分路径无关。最简单的积分路径是沿状态向量x的诸分量方向(xl，xZ，…，x二)顺序进行式(4)中积分的计算，即v(X)一{;〔:(X):·‘X一{:’、1(“1，。，…，。)‘“】 +J:292‘Xl，6z，0，一O，d“2+…5)并一必+{;”g。(Xl，XZ，X3，··一氏，d氏于是，变量一梯度法工作就要选择一向量函数g(x)将这一函数按式(5)积分以获得标量函数V(x)。
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