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1) Texture feature based on Gray-level co-occurrence matrix
基于灰度共生矩阵的纹理特征
2) gray-primitive co-occurrence matrix
灰度-基元共生矩阵
1.
Texture analysis of remote sensing images based on a gray-primitive co-occurrence matrix is presented.
提出了基于灰度-基元共生矩阵的遥感影像纹理分析的方法,分析了提取的纹理特征,实现了利用模糊C-均值算法对多光谱影像和纹理特征影像进行分类,比较和讨论了各种不同的分类结果。
2.
Objective To investigate the differences of texture characters among macroscopic lesion white matter(L-W), normal appearing white matter(A-W) in magnetic resonance images (MRI) from patients with multiple sclerosis(MS) and normal white matter(N-W) in healthy controls by gray-primitive co-occurrence matrix, and to detect the hidden abnormality of A-W.
目的利用灰度-基元共生矩阵法研究多发性硬化(MS)MRI图像脑白质中肉眼可见病灶区(L-W)、表现正常区(A-W)及健康对照组脑白质区(N-W)的纹理特征,目的在于测试A-W与N-W的纹理特征间是否存在显著性差异。
3) gray level co-occurrence matrix
灰度共生矩阵
1.
Texture Image Retrival Based on Wavelet Decomposition and Gray Level Co-occurrence Matrix;
基于小波分解和灰度共生矩阵的纹理图像检索
2.
Texture segmentation on the scale co-occurrence matrix and gray level co-occurrence matrix;
基于尺度和灰度共生矩阵的纹理图像分割
3.
A Self-adaptable Method to Detect Edge in Images Based on Gray level co-occurrence matrix;
基于灰度共生矩阵的自适应图像边缘检测
4) GLCM
灰度共生矩阵
1.
Wood Texture Classification and Recognition Based on Spatial GLCM;
基于空间灰度共生矩阵木材纹理分类识别的研究
2.
Research on Building Method of GLCM Suitable to Wood Texture;
适于描述木材纹理的灰度共生矩阵构造方法研究
3.
First, GLCM was used to extract the feature parameters of the wood textures.
首先,应用灰度共生矩阵提取了木材的纹理特征参数;其次,在此特征参数体系下,应用 BP 神经网络对木材纹理进行了分类研究,识别率达89%。
5) gray-level Co-occurrence matrix
灰度共生矩阵
1.
Study on identification of fabric texture based on gray-level co-occurrence matrix;
基于灰度共生矩阵的织物组织结构差异分析
2.
Then texture features are extracted based on gray-level co-occurrence matrix.
然后基于灰度共生矩阵实现纹理特征的提取,结合实际现状筛选出较好的纹理特征图像。
3.
The traditional gray-level co-occurrence matrix (GLCM) was computationally intensive and discriminatively insufficient.
分析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算量大,且分辨能力差的缺点。
6) co-occurrence matrix
灰度共生矩阵
1.
This paper integrates the advantages of the traditional co-occurrence matrix and generalized image co-occurrence matrix and proposes an improved method based on generalized image co-occurrence matrix.
综合考虑了传统灰度共生矩阵法与基于广义图像灰度共生矩阵法各自的优点,提出了改进的基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。
2.
Based on gray level co-occurrence matrix, we got the features of an image.
该文提出一种新的道路分类方法,在灰度共生矩阵的基础上得到图像的纹理特征,并通过决策树模型得到道路图像分类的决策树。
3.
This paper studies the extraction of texture features of remote sensing images using gray-scale extraction of co-occurrence matrix,realized the classification and analysis for panchromatic remote sensing image using the shortest distance classifier and filter of the supervised classification methods under MATLAB.
研究了利用灰度共生矩阵提取遥感影像的纹理特征,实现了MATLAB下采用监督分类方法应用最短距离分类器及滤波完成了全色遥感影像的分类分析。
补充资料：CIMS环境下基于特征的产品模型
摘要：CAD/CAM是CIMS的核心，基于特征的产品建模是实现CAD/CAM集成的关键，本文通过分析典型CIMS中工程设计分系统功能模型，给出CIMS环境下CAD/CAM产品特征模型。
关键词：特征 产品信息模型 CAD/CAM
1.IMS集成产品模型与CAD/CAM基于特征的产品模型
计算机集成制造系统CIMS作为新一代工厂自动化模式之一覆盖了产品的整个生命周期。机械产品的生命周期包括从产品的市场需求分析、立项论证、生产决策、产品设计、工艺设计、加工制造、装配、测试到销售和售后服务的全过程。CIMS集成产品模型是产品生命周期中全部数据的集合，它是整个CIMS研究和处理的对象，所有类型的产品信息都集中储存在这个集成的产品信息模型中，信息的表达已将产品生命周期中的不同阶段都考虑进去，是整个企业在生产周期的任何阶段能共享的信息模型，它能在整体上和局部级上支持各种应用活动，使得面向制造、面向装配、面向质量等成为可能。集成产品模型是以用户需求、市场分析为出发点，以产品设计制造模型（CAD/CAM的模型）为基础，在产品整个生命周期内不断扩充、不断更新版本的动态模型。它应能克服以往仅从某一特定阶段的数据需求和数据处理的特点来建立数据模型，改善对产品产品生命周期中所有数据需求的全局分析的不足，而使得在产品生命周期中各阶段实现信息交换与共享。
工程设计分系统CAD/CAM是CIMS的核心。 CAD/CAM就是按照产品设计-制造的实际进程，在计算机里实现应用程序所需要的信息处理和交换，形成连续的、协调的和科学的系统。实现CAD/CAM一体化的关键在于信息的集成。基于特征的产品模型，是实现CAD/CAM有效集成最佳方法，是CIMS集成产品模型的一个子集，是集成产品模型的基础模型，也是CAD/CAM系统中数据共享的核心。
传统的基于实体造型的CAD系统仅仅是几何形状的描述，缺乏对产品零件信息的完整描述，与制造所需信息彼此是分离的，从而导致CAD/CAM系统集成的困难。将特征概念引入CAD/CAM，出现了产品特征模型。基于特征的建模是CAD建模的一个新的里程碑，它是CAD/CAM技术的发展和应用到达一定水平，要求进一步提高生产组织的集成化及自动化程度的历史进程中逐步发展起来的。基于特征的建模着眼于更好地表达产品的完整技术和管理信息，为建立产品集成信息模型服务，它使产品设计在更高层次上进行，设计人员的操作对象不再是原始的线条和体素，而是产品的功能要素，直接体现了设计意图，使建立的产品模型容易为非设计人员理解并便于组织生产，设计图样更容易修改，有助于加强产品设计、分析、工艺准备、加工检验各部门之间的联系，更好地将产品设计意图贯彻到下游环节，并及时得到意见反馈。因此特征建模是解决产品模型建立的可靠途径，于是出现了许多关于特征建模的研究。
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
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