3. Algoritmo de textura
Requiere un mapa de textura generado por el algoritmo de tamaño de fragmento irregular.
Producir dimensiones tan valiosas como las dimensiones irregulares de la viruta. Si ese
tamaño pudiera lograr todos los aspectos de texturas realistas y, ahí.
Al mismo tiempo, el algoritmo para generar texturas en función de este tamaño es un
algoritmo capaz, otro para organizar el ritmo (longitud de correlación, etc.) Sí
También se espera que proporcione el mismo tamaño para sustancias reales y sintéticas.
Textura. Si algunos aspectos de esta expectativa no se cumplen, entonces se toman decisiones de investigación de nivel superior.
Por favor, tenga en cuenta. No hay ninguna expectativa de que ninguno de estos algoritmos tenga un 100% de posibilidades de éxito. Por lo tanto, elegimos tres métodos para generar texturas usando tres algoritmos diferentes.
El algoritmo de transposición de punto medio es un método para generar gráficos bidimensionales.
Los movimientos o sonidos de Robert Brown, un joven botánico escocés. Este método aproximado se describe en la descripción científica de fragmentos irregulares. [9] Transposición de punto medio
El algoritmo produjo una imagen que era sólo una fracción de la del botánico escocés Robert Brown.
"Movimiento". Otro algoritmo basado en la misma idea lo hace mejor.
[¡Mira! ] Ver Apéndice 1.
El método GLCM de textura que aquí presenta el edificio se basa en esto.
El algoritmo descrito en el artículo de G. Lohmann. [Primera l] En el algoritmo, el grupo
cuatro matrices de ocurrencia * * * de nivel de gris proporcionan los vectores propios. Roman
reporta cuatro * * matrices de ocurrencia y matrices de concurrencia principales.
(horizontal, vertical y
diagonal izquierda y derecha) contiene una textura de datos suficientemente completa.
Es muy similar a la textura de las imágenes de teledetección Landsat/TM.
Y el sensor de la estación espacial artificial ERS-1 IAM. Nuestros pensamientos determinarán qué tan bueno es esto.
Este algoritmo se ejecuta en nuestro tipo de retrato.
Para obtener una descripción del algoritmo de longitud de correlación utilizado en este estudio, consulte el
Apéndice G Donde se desarrolló el método básico: [12]
Varios métodos revisados de texturizar.
Se elige un modelo autorregresivo (AR) bidimensional simplificado
para utilizar longitudes de correlación en líneas verticales y horizontales.
La orientación y el brillo implican desviaciones del estándar utilizado como entrada.
Es un parámetro central. El modelo (Programa de secuencia [1, 1]) se desarrolló a partir de un modelo AR que está practicando la Fuerza Aérea de EE. UU.
Sistema de Análisis y Modelado de Imágenes (IRMA).
Este es el método adoptado por falta general de experiencia.
Teoría o modelo de textura infrarroja térmica. Utilice este método
Superficies homogéneas (césped, suelo desnudo, árboles, líneas de árboles, etc.)
Representen el momento de interés (o situaciones similares).
Suplemento de pregunta: Algoritmo de generación.
Asignación de Grcy Lcvcl
Grey Lcvcl
Figura 3b. Histograma en escala de grises como objetivo
Imagen de textura 1 de la Figura 3.
Los resultados mostrados en la Tabla 1 son de la aplicación.
La métrica correspondiente a la imagen. La tabla se titula "Eso".
El ritmo se analizará brevemente en la Sección 2. Estadísticas de segundo orden para imágenes de tamaño rítmico debido a excepciones, inferioridad e inconsistencias. Todos
se han utilizado para estudiar las propiedades organizativas de las imágenes. Acerca de; en todas partes; acerca de
La forma y aplicación de estos ritmos se puede encontrar en
Blevis et al. [3]
En la tabla 65438, 0, 2 y 3 pueden ser el mapa de textura (rango) del nivel de gris humano promedio.
De 0 a 128), la escala de grises en el mapa de textura es inconsistente.
FRAC D es el tamaño del fragmento irregular, ACL es la longitud de autocorrelación, CONTR,