英语翻译define the widths of the Gaussian in the spatial domain is the frequency of the complex sinusoid.A well known property of these functions is that they achieve the minimum possible joint resolution in space and frequency domains [9].Gabor

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/13 05:44:15

英语翻译
define the widths of the Gaussian in the spatial domain is the frequency of the complex sinusoid.A well known property of these functions is that they achieve the minimum possible joint resolution in space and frequency domains [9].Gabor functions form a complete but non-orthogonal basis set and any given function f(x,y) can be expanded in terms of these basis functions.Such an expansion provides a localized frequency description and has been used in texture analysis [l0].Local frequency analysis of this nature,however,is not suitable for feature representation as it requires a fixed window width in space and consequently the frequency bandwidth is constant on a linear scale.In order to optimally detect and localize features at various scales,filters with varying support rather than a fixed one are required.This would suggest a transformation similar to wavelet decomposition rather than a local Fourier transform.We now consider such a wavelet transform where the basic wavelet is a Gabor function of the form
(2)
where X is the spatial aspect ratio,0 is the preferred orientation.To simplify the notation,we drop the subscript X and unless otherwise stated assume that X = 1.The corresponding family of wavelets is
(3)
The Gabor wavelet transform is then defined by
(4)
For practical applications,discretization of the parameters is necessary.The discretized parameters must cover the entire frequency spectrum of interest.Let the orientation range [0,] be discretized into N intervals and the scale parameter Q be sampled exponentially as ,.This results in the wavelet family
(5)
5 Conclusions
In this paper we have a developed a common framework for detecting perceptually significant features such as edges and texture boundaries in images.We have suggested a simple model based on detecting oriented features at different spatial scales and on local interactions between features.Interactions between frequency channels is used in generating end-inhibition which plays an important role in boundary perception.Several examples are provided to illustrate the performance of this approach in detecting different types of boundaries
Acknowledgements
We wish to thank Professor von der Malsburg for his suggestions and encouragement during the course of this work.We also would like to thank Joachim Buhmann,Anand Rangarajan,Sundereshan Chandrashekar and Qinfen Zheng for valuable discussions.
急需这篇文章的中文翻译,有些地方没翻译清楚没关系只要读的通畅.

确定宽度高斯在空间域的频率是复杂的血窦.一个众所周知的财产,这些职能是,它们实现的最低可能的联合决议在空间和频域[ 9 ] .加博尔职能形成一个完整的,但非正交基础上制定和任何特定的函数f ( x , Y )的可扩展方面的这些基础functions.Such的扩大提供了本地化的频率描述,并已用于纹理分析[ 10 ] .地方频分析这种性质的,但不适合功能的代表性,因为它需要一个固定的窗宽的空间,因此频率带宽是恒定的线性规模.为了优化检测和定位功能,不同规模,不同的过滤器的支持,而不是一个固定的1顷需要.这意味着转变类似的小波分解,而不是当地傅里叶变换.我们现在考虑这样一个小波变换的基本小波是一个Gabor函数的形式
( 2 )
其中X是空间的宽高比, 0是首选方向.为了简化符号,我们放弃下标X和除非另有说明承担的X = 1 .对应的家庭是小波
( 3 )
在Gabor小波变换,然后确定
( 4 )
对于实际应用中,离散的参数是必要的.离散参数必须涵盖整个频谱的兴趣.让我们的方向范围[ 0 ]被离散成ñ间隔和规模q参数进行取样指数,因为.这样的结果是小波家庭
( 5 )
五结论
在本文中,我们有一个发展一个共同框架,侦查感知显着的特点,如边缘和纹理边界的图片.我们建议一个简单的模型的基础上注重功能检测在不同空间尺度和地方之间的互动功能.之间的互动频道是用于发电的最终抑制这方面发挥着重要作用边界的看法.有几个例子来说明性能的这种方法检测不同类型的边界
鸣谢
我们要感谢教授冯德Malsburg他的建议和鼓励的过程中这方面的工作.我们还要感谢约阿希姆Buhmann ,阿南德拉詹, Sundereshan Chandrashekar芬郑和宝贵的讨论.

定义宽度的高斯在空间领域是血窦的复合体的频率。 这些作用知名的物产是他们达到在空间和频域[9的]极小的可能的共同决议案。 Gabor起作用形式一个完全,但是非正交依据假设的和所有特定作用f (x, y)可以被扩展根据这些依据作用。这样扩展提供一个地方化的频率描述和用于纹理分析[l0]。 对这自然的地方频率分析,然而,不适用于特点表示法,因为它要求在空间的一个固定的窗口宽度,并且因而频率带宽是恒定的...

全部展开

定义宽度的高斯在空间领域是血窦的复合体的频率。 这些作用知名的物产是他们达到在空间和频域[9的]极小的可能的共同决议案。 Gabor起作用形式一个完全,但是非正交依据假设的和所有特定作用f (x, y)可以被扩展根据这些依据作用。这样扩展提供一个地方化的频率描述和用于纹理分析[l0]。 对这自然的地方频率分析,然而,不适用于特点表示法,因为它要求在空间的一个固定的窗口宽度,并且因而频率带宽是恒定的在一线性等级。 为了优选地查出和地方化特点在各种各样的标度,有变化的支持而不是一固定一个要求过滤器。 这将建议变革相似与小波分解而不是地方傅立叶变换。 我们现在考虑这样一个小波变换基本的小波是形式的地方Gabor作用
(2)
其中x是空间长宽比, 0是首选的取向。 除非另外说明要简化记法,我们下降下标x和假设那X = 1。 小波对应的家庭是
(3)
在小波变换的Gabor然后被定义
(4)
对于实际应用,参量的离散化是必要的。 离散的参量必须包括整个频率光谱利益。 让取向范围[0,]离散入N间隔时间,并且标度参量Q按指数规律地被抽样。 这导致小波家庭
(5)
5结论
在本文我们有被开发感知查出的重大特点一个共同的框架的例如边缘和纹理界限在图象。 我们建议了根据特点之间的地方互作用的查出针对的特点在不同的空间标度和一个简单的模型。 频道之间的互作用用于引起在界限悟性扮演一个重要角色的结束禁止。 提供几个例子说明这种方法表现在查出界限的不同的类型的
Acknowledgements 感谢冯der Malsburg教授的We愿望他的建议和鼓励在这工作期间。 我们也希望感谢Joachim Buhmann, Anand Rangarajan, Sundereshan Chandrashekar和Qinfen郑可贵的讨论。
采纳我吧。。。。。。。。
100分让我心动。。。。。

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定义宽度高斯在空间领域是复杂sinusoid的频率。 这些作用知名的物产是他们在空间和频域[9]达到极小的可能的共同决议案。 Gabor起作用形式完全,但非正交依据被设置的和所有特定作用f (x, y)可以被扩展根据这些依据作用。这样扩展提供一个地方化的频率描述和用于纹理分析[10]。 对这自然的地方频率分析,然而,为特点表示法不是适当的,因为它在空间要求一个固定的窗口宽度,并且因而频率带宽是恒定...

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定义宽度高斯在空间领域是复杂sinusoid的频率。 这些作用知名的物产是他们在空间和频域[9]达到极小的可能的共同决议案。 Gabor起作用形式完全,但非正交依据被设置的和所有特定作用f (x, y)可以被扩展根据这些依据作用。这样扩展提供一个地方化的频率描述和用于纹理分析[10]。 对这自然的地方频率分析,然而,为特点表示法不是适当的,因为它在空间要求一个固定的窗口宽度,并且因而频率带宽是恒定的在一线性等级。 为了优选地查出和地方化特点在各种各样的标度,要求过滤器与变化的支持而不是一固定你。 这将建议变革相似与小波分解而不是地方傅立叶变换。 我们现在考虑这样一个小波变换基本的小波是形式的地方Gabor作用

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定宽度高斯在空间域的频率是复杂的血窦。一个众所周知的财产,这些职能是,它们实现的最低可能的联合决议在空间和频域[ 9 ] 。加博尔职能形成一个完整的,但非正交基础上制定和任何特定的函数f ( x , Y )的可扩展方面的这些基础functions.Such的扩大提供了本地化的频率描述,并已用于纹理分析[ 10 ] 。地方频分析这种性质的,但不适合功能的代表性,因为它需要一个固定的窗宽的空间,因此频...

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定宽度高斯在空间域的频率是复杂的血窦。一个众所周知的财产,这些职能是,它们实现的最低可能的联合决议在空间和频域[ 9 ] 。加博尔职能形成一个完整的,但非正交基础上制定和任何特定的函数f ( x , Y )的可扩展方面的这些基础functions.Such的扩大提供了本地化的频率描述,并已用于纹理分析[ 10 ] 。地方频分析这种性质的,但不适合功能的代表性,因为它需要一个固定的窗宽的空间,因此频率带宽是恒定的线性规模。为了优化检测和定位功能,不同规模,不同的过滤器的支持,而不是一个固定的1顷需要。这意味着转变类似的小波分解,而不是当地傅里叶变换。我们现在考虑这样一个小波变换的基本小波是一个Gabor函数的形式
( 2 )
其中X是空间的宽高比, 0是首选方向。为了简化符号,我们放弃下标X和除非另有说明承担的X = 1 。对应的家庭是小波
( 3 )
在Gabor小波变换,然后确定
( 4 )
对于实际应用中,离散的参数是必要的。离散参数必须涵盖整个频谱的兴趣。让我们的方向范围[ 0 ]被离散成ñ间隔和规模q参数进行取样指数,因为。这样的结果是小波家庭
( 5 )
五结论
在本文中,我们有一个发展一个共同框架,侦查感知显着的特点,如边缘和纹理边界的图片。我们建议一个简单的模型的基础上注重功能检测在不同空间尺度和地方之间的互动功能。之间的互动频道是用于发电的最终抑制这方面发挥着重要作用边界的看法。有几个例子来说明性能的这种方法检测不同类型的边界
鸣谢
我们要感谢教授冯德Malsburg他的建议和鼓励的过程中这方面的工作。我们还要感谢约阿希姆Buhmann ,阿南德拉詹, Sundereshan Chandrashekar芬郑和宝贵的讨论。
回答者: 大明就是大明 - 初学弟子 一级 11-30 00:00
选我吧!如果以后要翻译的:http://www.hao123.com/ss/fy.htm就不用花分在这里了!
确定宽度高斯在空间域的频率是复杂的血窦。一个众所周知的财产,这些职能是,它们实现的最低可能的联合决议在空间和频域[ 9 ] 。加博尔职能形成一个完整的,但非正交基础上制定和任何特定的函数f ( x , Y )的可扩展方面的这些基础functions.Such的扩大提供了本地化的频率描述,并已用于纹理分析[ 10 ] 。地方频分析这种性质的,但不适合功能的代表性,因为它需要一个固定的窗宽的空间,因此频率带宽是恒定的线性规模。为了优化检测和定位功能,不同规模,不同的过滤器的支持,而不是一个固定的一顷需要。这意味着转变类似的小波分解,而不是当地傅里叶变换。我们现在考虑这样一个小波变换的基本小波是一个Gabor函数的形式
( 2 )
其中X是空间的宽高比, 0是首选方向。为了简化符号,我们放弃下标X和除非另有说明承担的X = 1 。对应的家庭是小波
( 3 )
在Gabor小波变换,然后确定
( 4 )
对于实际应用中,离散的参数是必要的。离散参数必须涵盖整个频谱的兴趣。让我们的方向范围[ 0 ]被离散成ñ间隔和规模q参数进行取样指数,因为。这样的结果是小波家庭
( 5 )

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定义宽度高斯在空间领域是复杂sinusoid的频率。 这些作用知名的物产是他们在空间和频域[9]达到极小的可能的共同决议案。 Gabor 起作用形式完全,但非正交依据被设置的和所有特定作用 f (x, y)可以被扩展根据这些依据作用。这样扩展提供一个地方化的频率描述和用于纹理分析[l0]。 对这自然的地方频率分析,然而,为特点表示法不是适当的,因为它在空间要求一个固定的窗口宽度,并且因而频率带宽是...

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定义宽度高斯在空间领域是复杂sinusoid的频率。 这些作用知名的物产是他们在空间和频域[9]达到极小的可能的共同决议案。 Gabor 起作用形式完全,但非正交依据被设置的和所有特定作用 f (x, y)可以被扩展根据这些依据作用。这样扩展提供一个地方化的频率描述和用于纹理分析[l0]。 对这自然的地方频率分析,然而,为特点表示法不是适当的,因为它在空间要求一个固定的窗口宽度,并且因而频率带宽是恒定的在一线性等级。为了优选地查出和地方化特点在各种各样的标度,要求过滤器与变化的支持而不是一固定你。 这建议变革相似与小波分解而不是地方傅立叶变换。 我们现在考虑这样一个小波变换基本的小波是形式的地方Gabor作用
(2)
那里X是空间长宽比, 0是首选的取向。 要简化记法,我们下降下标x和除非另外说明假设那X = 1。 小波对应的家庭是
(3)
小波变换的Gabor然后被定义
(4)
为实际应用,参量的离散化是必要的。 离散的参量必须包括整个频率光谱利益。让取向范围[0,]离散入N间隔时间,并且标度参量Q被抽样得指数地和。 这导致小波家庭
(5)
5个结论
在本文我们在图象有被开发一个共同的框架的为感知查出重大特点例如边缘和纹理界限。 我们建议了根据特点之间的地方互作用的查出针对的特点在不同的空间标度和一个简单的模型。 频道之间的互作用用于引起在界限悟性扮演一个重要角色的结束禁止。 在查出界限的不同的类型提供几个例子说明这种方法表现
鸣谢
我们希望感谢冯der Malsburg教授他的建议和鼓励在这工作期间。 我们也希望感谢 Joachim Buhmann, Anand Rangarajan, Sundereshan Chandrashekar和Qinfen郑可贵的讨论。

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定义宽度高斯在空间领域是复杂的频率。 这些作用知名的物产是他们在空间和频域[9]达到极小的可能的共同决议案。起作用形式完全,但非正交依据被设置的和所有特定作用可以被扩展根据这些依据作用。这样扩展提供一个地方化的频率描述和用于纹理分析[l0]。 对这自然的地方频率分析,然而,为特点表示法不是适当的,因为它在空间要求一个固定的窗口宽度,并且因而频率带宽是恒定的在一线性等级。 为了优选地查出和地方化特点...

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定义宽度高斯在空间领域是复杂的频率。 这些作用知名的物产是他们在空间和频域[9]达到极小的可能的共同决议案。起作用形式完全,但非正交依据被设置的和所有特定作用可以被扩展根据这些依据作用。这样扩展提供一个地方化的频率描述和用于纹理分析[l0]。 对这自然的地方频率分析,然而,为特点表示法不是适当的,因为它在空间要求一个固定的窗口宽度,并且因而频率带宽是恒定的在一线性等级。 为了优选地查出和地方化特点在各种各样的标度,要求过滤器与变化的支持而不是一固定你。 这将建议变革相似与小波分解而不是地方傅立叶变换。 我们现在考虑这样一个小波变换基本的小波是形式(2)的作用X是空间长宽比的地方的地方, 0是首选的取向。 要简化记法,我们下降下标x和除非另外说明假设那X = 1。 小波对应的家庭是(3)小波变换然后定义由(4)为实际应用的,参量的离散化是必要的。 离散的参量必须包括整个频率光谱利益。 让取向范围[0,]离散入N间隔时间,并且标度参量Q被抽样得指数地和。 这导致小波家庭(5) 5个结论在本文我们有被开发一个共同的框架的为感知查出重大特点例如边缘和纹理界限在图象。 我们建议了根据特点之间的地方互作用的查出针对的特点在不同的空间标度和一个简单的模型。 频道之间的互作用用于引起在界限悟性扮演一个重要角色的结束禁止。 在查出界限的不同的类型提供几个例子说明这种方法表现 我们希望感谢冯教授他的建议和鼓励在这工作期间的鸣谢。 我们也希望感谢郑可贵的讨论。

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前5个
在空间的领域中定义高斯的宽度是复杂的正弦曲线的频率。 这些功能的广为人知财产是他们在空间和频率领域中达成最小的可能联合的决议 [9]. Gabor 功能形成固定的和任何的给予功能,能根据这些基础功能被扩大的一种完全的但是非直角的基础。一个如此扩充提供被本土化的频率描述并且已经被用于质地分析 [l0] 。 当它需要空间的固定窗户宽度的时候,这自然的地方频率分析,然而,对特征表现是不适...

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前5个
在空间的领域中定义高斯的宽度是复杂的正弦曲线的频率。 这些功能的广为人知财产是他们在空间和频率领域中达成最小的可能联合的决议 [9]. Gabor 功能形成固定的和任何的给予功能,能根据这些基础功能被扩大的一种完全的但是非直角的基础。一个如此扩充提供被本土化的频率描述并且已经被用于质地分析 [l0] 。 当它需要空间的固定窗户宽度的时候,这自然的地方频率分析,然而,对特征表现是不适当的,而且结果频率带宽是在线的刻度上的常数。 为了要最佳地在各种不同的刻度发现并且本土化特征, 由于改变支持过滤并非一个固定的被需要。 这会建议与小浪分解类似的变形,并非一个地方傅立叶转换。 我们现在考虑一个如此基本的小浪是形式的一个 Gabor 功能的小浪变换
(2)
在 X 是空间的方面比的地方,0 是优先的定方位。 为了单一化记号法,我们降低写在底下的 X 而且除非以别的方式决定了的承担 X=1. 小浪的对应家庭是
(3)
Gabor 小浪变换然后被定义被
(4)
对于实际的申请,叁数的离散化是必需的。 被使离散的叁数一定包括整个重要频率光谱。 让定方位范围 [0,] 被使离散指数地进入 N 间隔和刻度叁数 Q 之内被抽取样品当 ,之时. 这造成小浪家庭
(5)
5 结论
在这一张纸中我们有一发展发现通常的架构知觉重要的特征 , 像是边缘和图像的质地边界。 我们已经建议一个以发现为基础在不同的空间刻度和在特征之间的地方交互作用上定向特征的简单模型。 在频率频道之间的交互作用被用于产生结束-在边界知觉方面扮演重要角色的禁止。 一些例子被提供在发现边界的不同类型方面举例说明这方式的表现

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确定宽度高斯在空间域的频率是复杂的血窦。一个众所周知的财产,这些职能是,它们实现的最低可能的联合决议在空间和频域[ 9 ] 。加博尔职能形成一个完整的,但非正交基础上制定和任何特定的函数f ( x , Y )的可扩展方面的这些基础functions.Such的扩大提供了本地化的频率描述,并已用于纹理分析[ 10 ] 。地方频分析这种性质的,但不适合功能的代表性,因为它需要一个固定的窗宽的空间,因此...

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确定宽度高斯在空间域的频率是复杂的血窦。一个众所周知的财产,这些职能是,它们实现的最低可能的联合决议在空间和频域[ 9 ] 。加博尔职能形成一个完整的,但非正交基础上制定和任何特定的函数f ( x , Y )的可扩展方面的这些基础functions.Such的扩大提供了本地化的频率描述,并已用于纹理分析[ 10 ] 。地方频分析这种性质的,但不适合功能的代表性,因为它需要一个固定的窗宽的空间,因此频率带宽是恒定的线性规模。为了优化检测和定位功能,不同规模,不同的过滤器的支持,而不是一个固定的一顷需要。这意味着转变类似的小波分解,而不是当地傅里叶变换。我们现在考虑这样一个小波变换的基本小波是一个Gabor函数的形式
( 2 )
其中X是空间的宽高比, 0是首选方向。为了简化符号,我们放弃下标X和除非另有说明承担的X = 1 。对应的家庭是小波
( 3 )
在Gabor小波变换,然后确定
( 4 )
对于实际应用中,离散的参数是必要的。离散参数必须涵盖整个频谱的兴趣。让我们的方向范围[ 0 ]被离散成ñ间隔和规模q参数进行取样指数,因为。这样的结果是小波家庭
( 5 )
五结论
在本文中,我们有一个发展一个共同框架,侦查感知显着的特点,如边缘和纹理边界的图片。我们建议一个简单的模型的基础上注重功能检测在不同空间尺度和地方之间的互动功能。之间的互动频道是用于发电的最终抑制这方面发挥着重要作用边界的看法。有几个例子来说明性能的这种方法检测不同类型的边界
鸣谢
我们要感谢教授冯德Malsburg他的建议和鼓励的过程中这方面的工作。我们还要感谢约阿希姆Buhmann ,阿南德拉詹, Sundereshan Chandrashekar芬郑和宝贵的讨论。

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定义宽度高斯在空间领域是复杂sinusoid的频率。 这些作用知名的物产是他们在空间和频域[9]达到极小的可能的共同决议案。 Gabor 起作用形式完全,但非正交依据被设置的和所有特定作用 f (x, y)可以被扩展根据这些依据作用。这样扩展提供一个地方化的频率描述和用于纹理分析[l0]。 对这自然的地方频率分析,然而,为特点表示法不是适当的,因为它在空间要求一个固定的窗口宽度,并且因而频率带宽是...

全部展开

定义宽度高斯在空间领域是复杂sinusoid的频率。 这些作用知名的物产是他们在空间和频域[9]达到极小的可能的共同决议案。 Gabor 起作用形式完全,但非正交依据被设置的和所有特定作用 f (x, y)可以被扩展根据这些依据作用。这样扩展提供一个地方化的频率描述和用于纹理分析[l0]。 对这自然的地方频率分析,然而,为特点表示法不是适当的,因为它在空间要求一个固定的窗口宽度,并且因而频率带宽是恒定的在一线性等级。为了优选地查出和地方化特点在各种各样的标度,要求过滤器与变化的支持而不是一固定你。 这建议变革相似与小波分解而不是地方傅立叶变换。 我们现在考虑这样一个小波变换基本的小波是形式的地方Gabor作用
(2)
那里X是空间长宽比, 0是首选的取向。 要简化记法,我们下降下标x和除非另外说明假设那X = 1。 小波对应的家庭是
(3)
小波变换的Gabor然后被定义
(4)
为实际应用,参量的离散化是必要的。 离散的参量必须包括整个频率光谱利益。让取向范围[0,]离散入N间隔时间,并且标度参量Q被抽样得指数地和。 这导致小波家庭
(5)
5个结论
在本文我们在图象有被开发一个共同的框架的为感知查出重大特点例如边缘和纹理界限。 我们建议了根据特点之间的地方互作用的查出针对的特点在不同的空间标度和一个简单的模型。 频道之间的互作用用于引起在界限悟性扮演一个重要角色的结束禁止。 在查出界限的不同的类型提供几个例子说明这种方法表现
鸣谢
我们希望感谢冯der Malsburg教授他的建议和鼓励在这工作期间。 我们也希望感谢 Joachim Buhmann, Anand Rangarajan, Sundereshan Chandrashekar和Qinfen郑可贵的讨论。

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