边界线的日文

• 具体的には，ビットプレーンを２値画像と見なし，白部分と黒部分の境界線の長さを規格化した値を２値画像の複雑度と定義し，複雑度が大きいほど透かしが目立ちにくいとする．
  具体来说，将比特平面视为２值图谱，将规格化白部分和黑部分的边界线的长度的值定义为２值图谱的复杂度，复杂度越大水印越难以引人注意。
• 形状領域の境界線がｎ本の線分列ｓｉ（ｉ　＝　１，　．　．　．　，　ｎ）で構成されているとき，本論文では形状領域内部の任意の点ｐにおけるベクトル値ｖを，式（１）で算出する．
  形状区域边界线由ｎ根段队列ｓｉ（ｉ　＝１，．　．．　，　ｎ）构成时，本论文中用式子（１）算出在形状区域内部任意点ｐ上的矢量值ｖ。
• 四辺の境界線を変形の対象となるポリゴンの辺だけから構成すると，形状に滑らかさを欠く折れ線となってしまい，　ｕ―曲面の勾配値がその境界付近で滑らかさを欠く原因となってしまう．
  如果仅以四边的边界线为变形对象的多角形的边构成的话，就变成了欠缺形状光滑性的折线，ｕ―曲面的倾斜值成了在那个边界附近欠缺光滑性的原因。
• 次に，画像中を左上からラスタスキャンしていき，注目画素がまだ境界線画素として抽出されていない背景画素であり，かつ４近傍にラベル画素が存在すれば，その画素を始点（ｘ０，ｙ０）とする。
  接着，从左上开始，对图像进行光栅扫描，如果目标像素是还未作为边界线像素提取的背景像素，且在邻近四方存在标记像素的话，把该像素作为起点（ｘ０，ｙ０）。
• また，観測画像中で入力平面は十分な大きさで映っており，また，ユーザの手領域の大部分は入力平面上に重なっていることから，ほとんどのエッジ検出点は入力平面の境界線上において検出されるはずである．
  另外，由于观测图像中显示出的输入平面足够大，并且用户的手的范围的大部分都与输入平面重叠，因此检测出的绝大部分边缘点都应该在输入平面的边界线上被检测到。
• さらにマージン＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠は，分離平面上の任意の点＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠から各破線までの距離の和であり，＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿２＠は，＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿３＠を満たすため，
  而且边界线＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿０＠是从分离界面上的任意的点＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿１＠到各条虚线的距离的和，由于＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿２＠满足＠ｅｑｕａｔｉｏｎ＿３＠，
• この調査?解析システムで得られた土地被覆データを利用することにより，チョウ類など多様な生物の生息環境と関連の深い景観構造として，森林と水田の境界線長を計算し，土地利用型との関係をモデル化できた。
  通过利用由该调查·分析系统得到的土地覆盖数据，作为与爬山虎类等多种多样的生物的生息环境关系很深的景观构造，能够计算森林和水田的边界线长，对与土地利用型之间的关系进行模型化。
• したがって，ポリゴンの辺上に図３の白丸のような点を追加して滑らかな境界線を生成し（その生成方法については後述する），追加された頂点における変数（ｕ，ｖ）の値をその境界の拘束条件に従って決定する．
  因此，多角形的边上追加如图３那样的白色圆点，生成光滑的边界线（有关这个方法的内容会在后面进行叙述），被追加的顶点当中，按照那个多角形的边界的拘束条件决定变数（ｕ，ｖ）的值。
• スムージングは，物体の形や境界線をそのまま残し，他の部分はノイズや細かい変化を取り除き平坦にした画像を出力するため，物体認識や領域分割といった様々な画像処理の前処理として提案されたものである．
  而光滑化的目标是将物体的形状与边界线保持原样地保留着，同时其它部分要除去噪点与细微变化，并且输出被平滑后的图像，它与物体识别与区域分划一样，是作为某一种图像处理的预处理而被提出的。
• ここで，等濃線分布は顔領域画像の濃度値を８レベルに量子化し，その量子化画像における等濃度領域（Ｉｓｏｄｅｎｓｉｔｙ　ａｒｅａ）の濃度境界線つまり等濃線（Ｉｓｏｄｅｎｓｉｔｙ　ｃｏｎｔｏｕｒ）を抽出した線画像である。
  在这里，等密度线分布是对面部区域图像的密度值进行８级量化，提取其量化图像等密度区域（Ｉｓｏｄｅｎｓｉｔｙ　ａｒｅａ）的密度边界线，即等密度线（Ｉｓｏｄｅｎｓｉｔｙ　ｃｏｎｔｏｕｒ）的线形。