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1)  texel extraction
纹理元提取
2)  texture extraction
纹理提取
1.
Single view modeling of symmetric curved surfaces and texture extraction
单视图对称曲面建模及纹理提取
3)  multi-texture extraction
多纹理提取
4)  Extrication texture line
纹理线提取
5)  Venation principal ray extraction
纹理中心线提取
6)  texture feature extraction
纹理特征提取
1.
Texture Feature Extraction and Texture Segmentation Based on Clustering and Classification with Pulse Coupled Neural Networks;
基于PCNN聚类和分类的图像纹理特征提取与分割研究
2.
Research of image classification method based on texture feature extraction and system to achieve
基于纹理特征提取的图像分类方法研究及系统实现
3.
In this paper, the performance of the first-order and the second-order (co -occurrence) statistical characters of the different complex wavelet transforms (CWT) is studied with the consideration of the wavelet energy, and applied to texture feature extraction.
复小波克服了单小波的缺点,具有时移不变性、方向性信息多和相位信息等特点·从能量角度出发,主要研究了不同复小波变换方法的一阶和二阶统计矩(共生矩阵)特性,并应用于纹理特征的提取,与传统的单小波做了比较·通过理论分析和在纹理图像检索的对比实验数据说明了复小波在纹理特征提取方面的性能优于单小波,采用一阶和二阶统计矩相结合方法的性能最好,检索精度提高了8%
补充资料:肺纹理


肺纹理


由肺动脉和肺静脉组成,支气管壁、淋巴和少量间质组织也参与肺纹理形成。正常情况下肺纹理自肺门向外围肺野逐渐减少变淡,管径依次缩小,分布渐次稀疏,至肺外带不易辨清。肺纹理多少、粗细与个体差异、呼吸状态有关。异常肺纹理阴影结构紊乱、粗细不均、边缘模糊、密度增高。
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参考词条