1) Euclidean Distance Transformation (EDT)
Euclidean距离变换
2) Euclidean distance
Euclidean距离
1.
The Euclidean distance and Dynamic Time Warping(DTW)distance are introduced as similarity measures to solve the above problem using artificial neural network.
通过引入Euclidean距离和Dynamic Time Warping(DTW)距离两种相似性测度,借助人工神经网络分类算法,实现对大量时间序列的特殊模式监测。
2.
A Hand Gesture recognition algorithm is presented,which based on Euclidean distance,computed in the space of Eu-clidean.
提出了一种在距离空间内采用Euclidean距离计算的手势识别算法。
3.
Discriminance of least distance is discussed and discriminance of Euclidean distance is chosen t.
提出一种基于模式识别的故障诊断方法 ,利用传感器检测柴油机燃油压力波形 ,并对波形进行数学建模和特征提取 ;讨论分析了最小距离判别法 ,选用Euclidean距离 ,将其应用到柴油机燃油压力波形的故障诊断中 ,得到相当理想的诊断结果 ,最后给出两个实验例子。
3) Distance transformation
距离变换
1.
Image interpolation between the slices of ICT based on distance transformation;
基于距离变换的ICT层间图像插值
2.
In this paper,a new 3D soft-tissue visualization method is proposed,which consists of four steps: segmentation, distance transformation,peeling and volume rendering.
本文提出了一种新的软组织显示实现方案,由分割、距离变换、剥皮和体绘制四个步骤组成。
3.
This method bases on distance transformation in Euclidean metric with the computational complexity of O((2+k)n),and is the same with non-Euclidean metric space.
基于欧氏空间中离散点集的2阶V图距离变换原理,论述了栅格形式下离散点集和一般点集图形的2阶V图生成的方法,确定了它的时间复杂性为O((2+k)n),适用于欧氏及非欧度量空间的自然图形2阶V图构造。
4) Distance transform
距离变换
1.
Fast face detection based on skin color and distance transform
基于肤色信息和距离变换的快速人脸检测算法
2.
Combining distance transform and topological thinning, Distance Contained Centerline (DCC) algorithm is presented to extract a line-shaped skeleton of an elongated volume and compute the distance fro.
综合了距离变换和拓补细化,本文提出了包含距离信息的中心线提取算法。
3.
With an investigation on the algorithms of distance transform, this paper proposes an efficient algorithm for 3D raster buffer-generation based on isosurface propagation.
在对距离变换进行深入研究的基础上,提出一种高效的、基于栅格的等值面扩张的三维缓冲体生成算法。
5) distance transformation(DT)
距离变换(DT)
6) distance-presorving transformtion
保距离变换
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