1) structural texture analysis
结构纹理分析
2) cartoon-texture decomposition
结构-纹理分解
1.
A novel strategy for image compression based on cartoon-texture decomposition was proposed.
用等级树集合分区(set partitioning in hierarchical trees,SPIHT)压缩结构分量所产生的误差一般情况下能体现高振荡的特性,比较符合纹理特点,所以将这部分误差信号叠加在纹理分量中形成一个新的纹理源,利用小波包变换进行压缩,提出了一种改进的基于结构-纹理分解的图像压缩处理算法。
3) texture-structure decomposition
纹理/结构分解
5) texture structure
纹理结构
1.
Algorithm of fingerprint identification based on fingerprint texture structure
基于纹理结构的指纹识别算法
2.
Through studying texture structure information of fingerprint ridges and applying Gabor fiherbank to texture,a physical model of Gabor filtering was established.
为了弥补传统的提取细节特征点的方法在小面积指纹图像识别上的不足,针对指纹脊线纹理结构进行了详细研究,分析了Gabor滤波器应用在纹理上的原理,建立了用于指纹识别的Gabor滤波器的物理模型,在此基础上设计了基于Gabor滤波器获取指纹特征的算法。
3.
The local patches within the detailed regions are classified into several categories according to the orientation of texture structure.
在细节区,将相似纹理结构的图像块分为一类,对每类纹理结构分别训练线性预测器,进行高频信息预测。
6) structural analysis theory
结构分析理论
1.
Current condition and theoretical basis of research and its development in structural analysis and design methods for steel structures are provided, analytical theory and design methods of steel structures are enhanced with the development of computer technology and structural analysis theory.
计算机技术的飞速发展和结构分析理论的不断深入,为研究和发展结构分析设计方法提供了现实条件和理论基础,使人们对钢结构分析理论和设计方法的理解和应用也更加深入。
补充资料：纹理分析
对图像灰度（浓淡）空间分布模式的提取和分析。纹理分析在遥感图像、 X射线照片、细胞图像判读和处理方面有广泛的应用。关于纹理，还没有一个统一的数学模型。它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念，可以用来描述任何物质组成成分的排列情况，例如医学上X 射线照片中的肺纹理、血管纹理、航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等。图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式（色调基元）的重复排列。因此描述一种纹理包括确定组成纹理的色调基元和确定色调基元间的相互关系。纹理是一种区域特性，因此与区域的大小和形状有关。两种纹理模式之间的边界，可以通过观察纹理度量是否发生显著改变来确定。纹理是物体结构的反映，分析纹理可以得到图像中物体的重要信息，是图像分割、特征抽取和分类识别的重要手段。对于空间域图像或变换域图像（见图像变换），可以用统计和结构两种方法进行纹理分析。
统计纹理分析寻找刻划纹理的数字特征，用这些特征或同时结合其他非纹理特征对图像中的区域（而不是单个像素）进行分类。图像局部区域的自相关函数、灰度共生矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常用的数字纹理特征。如灰度共生矩阵用灰度的空间分布表征纹理。由于粗纹理的灰度分布随距离的变化比细纹理缓慢得多，因此二者有完全不同的灰度共生矩阵。
结构纹理分析研究组成纹理的基元和它们的排列规则。基元可以是一个像素的灰度、也可以是具有特定性质的连通的像素集合。基元的排列规则常用树文法来描述。
统计纹理分析寻找刻划纹理的数字特征，用这些特征或同时结合其他非纹理特征对图像中的区域（而不是单个像素）进行分类。图像局部区域的自相关函数、灰度共生矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常用的数字纹理特征。如灰度共生矩阵用灰度的空间分布表征纹理。由于粗纹理的灰度分布随距离的变化比细纹理缓慢得多，因此二者有完全不同的灰度共生矩阵。
结构纹理分析研究组成纹理的基元和它们的排列规则。基元可以是一个像素的灰度、也可以是具有特定性质的连通的像素集合。基元的排列规则常用树文法来描述。
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