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
计算量大，且分辨能力差的缺点。
wén lǐ fèn xī
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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，且分辨能力差缺点。
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分析了传统的灰度共生矩阵在
纹理特征量大，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
缺点。
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析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算量大，且
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矩阵在计算
征时计算量大，且分辨能力差的缺点。
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