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算纹理特
算量大,且分辨能力差的缺点。
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算纹理特
算量大,且分辨能力差的缺点。
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分析了传统共生矩阵在计算纹理特征时计算量大,且分辨能力差
缺点。
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分析了传统的灰矩阵在计算纹理特征时计算量大,且分辨能力差的缺点。
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分析了传统的灰度共矩阵在计算纹
时计算量大,且分辨能力差的缺点。
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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。
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缺点。
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分析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理计算量大,且分辨能力差的缺点。
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The traditional gray-level co-occurrence matrix (GLCM) was computationally intensive and discriminatively insufficient.
析了传统的灰度共生矩阵
纹理特征时
量大,且
辨能力差的缺点。
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