方向场造句

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基于动态方向场的指纹图像增强算法
因此，本文着重研究了方向场的计算。
由锲特征得到方向场图来描述整幅图像。
基于方向场的半区域指纹分类方法
针对这一问题，本文提出了基于视觉信息与统计信息的滑动窗口方向场计算方法。
我们首先研究和实现了目前较为常用的基于方向场计算的指纹分类算法，并结合实际指纹给出了实验及其分析。
本文尝试利用指纹图的全局特征?指纹方向场信息，结合协同识别技术，进行指纹协同识别方法的研究。
对现有的方向场计算方法进行了编程实验，发现这些算法的计算结果不够准确，算法鲁棒性差，计算速度慢。
在指纹信息处理中，指纹图像方向场的计算是非常关键的，其后几乎的所有工作都离不开方向信息，方向场计算的准确与否关系到整个系统的性能。
针对同一类断口纹理的研究还相对比较新,方向场的运用使得表达更直观,纹理分析与材料综合分析是本文的创新之处。
用方向场造句挺难的，這是一个万能造句的方法
实验证实这种方法有很好的鲁棒性、计算结果准确、计算速度快，而且该算法不仅可用于灰度图像的方向场计算，也可用于二值图像和彩色图像的方向场计算。
最后，引入基于指纹方向场和手形特征的多模态生物特征识别实验对上面的决策层融合识别方法进行验证，为信息融合在模式识别方法中的实用化做出一点探索。
结合数字图像处理技术和协同识别技术，以指纹图像方向场作为指纹的特征信息，对“验证”和“识别”这两种指纹识别模式分别进行研究，并以vc + + 6 . 0为平台，编程实现了算法。
此外针对倾斜车牌区域的定位分割问题，提出了基于灰度变化特性和方向场计算的定位算法，其中详细讨论了数学形态学算子在目标区域粗定位中的应用，重点介绍了方向场计算理论和实现方法，并将其应用于目标区域倾斜角度的检测，根据检测得到的结果进行了倾斜车牌区域的准确定位和校正，为后续的字符分割打下良好的基础。
本文对指纹预处理进行了实验研究，编程实现了指纹图像归一化，指纹图像方向场的计算，频率的计算，指纹图像的滤波增强，指纹图像的纹线提取(二值化) ，纹线细化。