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1)  weighted gradient direction
权重梯度方向
1.
this paper proposes a new method for formulating and evaluating illegal points and three new kinds of evaluation functions,and develops a special hybrid genetic algorithm(HGA) with penalty function and weighted gradient direction search for non linear programming problems.
基于梯度方向搜索和新的评价方法 ,提出了一种新的沿权重梯度方向变异的混合式遗传算法( HGA) 。
2)  weighted directed gradient
加权方向梯度
3)  gradient orientation
梯度方向
1.
During the measurement step,the color information and texture information were represented by color histograms and gradient orientation vector respectively.
提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。
2.
The gradient orientation angle is a relative stable feature in the condition of illumination fluctuations and object rotation.
图像梯度方向角是一种在光照变化及目标发生旋转的情况下保持相对稳定的特征量。
4)  direction gradient
方向梯度
1.
In order to adequately use all kinds of remote sensing image information, some important image fusion techniques, analysis features and disadvantages of these methods are summarized, a novel hierarchical fusion technique for remote sensing image is presented based on local deviation of the direction gradient.
为了充分利用各种遥感图像的信息 ,本文对以往图像融合技术进行了简要的概述 ,分析了各种方法的优缺点 ,给出了一种新的基于方向梯度局部方差的金字塔图像融合方法。
2.
Utilizing technology such as continuation,direction gradient and two derivatives methods etc to recognize the rift construction,exerting digital image processing technology to realize in terms of the VC++6.
采用延拓、方向梯度和垂直二阶导数等技术识别断裂构造,采用数字图象处理技术并VC++6。
5)  orientation gradient
方向梯度
1.
Considering obvious directionality and color stability of text strokes,a rough text location is proceeded according algorithm of orientation gradient.
提出一种彩色图像下的文本提取方法,该方法对彩色图像在R、G、B三个颜色层分别进行亮度分级,以避开传统颜色聚类方法的聚类数目选择问题,降低图像复杂度;考虑到文字笔画的显著方向性特征,并且通常具有稳定的颜色,利用方向梯度算法进行文本粗定位;然后进一步利用多类SVM分类器实现文本区域精确判别。
2.
Then it constructs 8 templets of orientation gradient for each doubtful noise,makes the sure of the noises sets according to the magnitude of 8 values of orientation gradient.
该算法首先对含有噪声的图像取3×3邻域,判断某点是否为邻域极值将全部像素点分为可疑噪声与信号点集合;其次对每一个可疑噪声点在其3×3邻域内构造八个方向的梯度算子模板,通过比较8个方向梯度的大小,进一步确定其是否为噪声点;最后对噪声点进行邻域的中值滤波。
6)  grads direction
方梯度向
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