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