1) Tree-structured Wavelet Transform
树型结构小波变换
2) alterable tree-structured wavelet transform
可变树结构小波变换
3) incomplete tree structured wavelet transform
不完全树结构小波变换
1.
A new type of incomplete tree structured wavelet transform used for texture feature extraction is proposed in this paper,a new texture segmentation method consistent with human visual process and based on incomplete tree structured wavelet transform and fuzzy clustering network(FKCN)is proposed also in this paper.
提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取 ,提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法 ,它由 (1 )特征提取 :使用不完全树结构小波变换抽取纹理特征 ;(2 )基于模糊 Kohonen聚类网络的特征粗分类 :使用缩减的特征向量对网络进行训练 ,得到粗分割结果 ;(3)粗分割结果的细化等几部分构成。
4) Wavelet Transform
树形结构小波变换
1.
Iris Texture Images Classification and Identification Based on Tree-Structured Wavelet Transform;
基于树形结构小波变换的虹膜纹理分类识别研究
5) tree structured wavelet transform
树型小波变换
1.
First, features of the image to be segmented are extracted by the tree structured wavelet transform.
通过树型小波变换提取图像特征 ,再用模糊联想分类神经网络将待分割图像划分为灰度图像或纹理图像 ,并根据分类结果确定分割算
6) tree-structured frame-wavelet transform
树型框架小波变换
1.
This paper proposed a new image segmentation method,which integrated the theory of tree-structured frame-wavelet transform,scale co-occurrence matrix(SCM),principal component analysis and self-organizing neural network,and applied them to the clinical ultrasonic image finishing image segmentation.
本研究将图像树型框架小波变换、尺度共生矩阵、KL变换主分量分析和自组织神经网络聚类相结合应用于医学超声图像,提出一种分割新方法。
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