Мера - форма
Cтраница 1
Мера формы S используется при количественной оценке формы объектов на тестовых изображениях. [1]
Имея в виду, что информация, как мера формы и формообразования физически отображается в виде информационных единиц ( ИЕ) - резонансных частотных фильтров, получаем единую структуру системы управления и управляемого объекта как адаптивное фильтровое поле, решающее задачу идентификации с нечеткими данными. В силу же того, что ИЕ, как круговые частоты, - суть материальные вихри [6], возможна техническая реализация предложенного подхода. [2]
Устранить эти основные недостатки торцованных червяков позволяют в какой-то мере формы окончания, приведенные на фиг. [3]
Все ошибки, связанные с вопросом измерения стоимости, вытекают из того обстоятельства, что мера формы стоимости ( конкретное рабочее время) представляется как непосредственная мера самой стоимости. Если мы приложим наши формулы к наблюдениям за уже свершившимся обменом, мы получим тавтологию. Ведь если товары проданы, значит по отношению к ним - выполнено требование закона стоимости. Но мы ничего не сможем сказать до процесса обмена о тех пропорциях, которые установятся в нем. [4]
Согласно данным работы [ 21, отношение растворимости мелких частиц одного и того же размера ( L. Этими различиями в растворимости, а следовательно, и в микропересыщении, объясняются в значительной мере формы выпадающих осадков ( микрокристаллы у BaSO4, коагулированный коллоид у AgaCrO4) и степени их полидисперсности. [5]
Обратим внимание на то, что информационная единица, вообще говоря, не является элементом информации, т.к. понятие ИЕ относится к физическому объекту ( МК), а элемент информации - объект теории информации. В этой связи под информацией будет пониматься техническая информация, т.е. с точки зрения физического рассмотрения информация - мера формы и формообразования, что легко обнаруживается с позиций абстрактной алгебры. [6]
 |
Оптимальное значение порога для мер. [7] |
Отметим, что снимок модели не имеет бимодальной гистограммы. Для него ( см. табл. 2с) метод Осту имеет ранг 1 относительно меры однородности и ранг 4 относительно меры формы. Метод матриц совместной встречаемости имеет ранг 1 по мере формы и ранг 7 по мере однородности. Метод Капура и др. оказался вторым по рангу относительно меры однородности и третьим по рангу относительно меры формы. Данный результат свидетельствует о том, что метод Капура и др. хорошо согласуется с обеими мерами для данного типа изображений. Метод матриц совместной встречаемости в этом смысле ориентирован на меру формы, а метод Осту - на меру однородности. Таким образом, для снимка модели, не имеющего бимодальной гистограммы, метод матриц совместной встречаемости можно считать приемлемым лишь для меры формы, в то время как метод Осту является хорошим лишь для меры однородности. [8]
Для определения положения линии необходимо знать пары координат всех точек, которые образуют линию в векторной системе, или значения рядов и колонок всех образующих ее ячеек растра в растровой системе. Это добавляет три других параметра, которые могут использоваться для выборки линии: ее длина, ориентация и форма. Линейные объекты могут быть прямыми с простой ориентацией или зазубренные и извилистые с неоднозначной ориентации, такие как улицы, дороги, или реки, где каждый прямой отрезок имеет свою ориентацию. Одни линейные объекты просты и состоят из одной линии, другие - сложны, с разветвленной сетью, наподобие разветвляющейся реки. Все это трудно подсчитать в большинстве растровых ТИС, но векторные системы легко могут определять длину ( см. Главу 8) и ориентацию. Мерой формы для линейных объектов чаще всего является извилистость ( sinuosity), определяемая как отношение суммы длин сегментов линии к расстоянию между ее крайними точками. [9]
 |
Оптимальное значение порога для мер. [10] |
Отметим, что снимок модели не имеет бимодальной гистограммы. Для него ( см. табл. 2с) метод Осту имеет ранг 1 относительно меры однородности и ранг 4 относительно меры формы. Метод матриц совместной встречаемости имеет ранг 1 по мере формы и ранг 7 по мере однородности. Метод Капура и др. оказался вторым по рангу относительно меры однородности и третьим по рангу относительно меры формы. Данный результат свидетельствует о том, что метод Капура и др. хорошо согласуется с обеими мерами для данного типа изображений. Метод матриц совместной встречаемости в этом смысле ориентирован на меру формы, а метод Осту - на меру однородности. Таким образом, для снимка модели, не имеющего бимодальной гистограммы, метод матриц совместной встречаемости можно считать приемлемым лишь для меры формы, в то время как метод Осту является хорошим лишь для меры однородности. [11]
Для определения положения линии необходимо знать пары координат всех точек, которые образуют линию в векторной системе, или значения рядов и колонок всех образующих ее ячеек растра в растровой системе. Это добавляет три других параметра, которые могут использоваться для выборки линии: ее длина, ориентация и форма. Линейные объекты могут быть прямыми с простой ориентацией или зазубренные и извилистые с неоднозначной ориентации, такие как улицы, дороги, или реки, где каждый прямой отрезок имеет свою ориентацию. Одни линейные объекты просты и состоят из одной линии, другие - сложны, с разветвленной сетью, наподобие разветвляющейся реки. Все это трудно подсчитать в большинстве растровых ГИС, но векторные системы легко могут определять длину ( см. Главу 8) и ориентацию. Меры ориентации используют стандартные формулы тригонометрии на сфере [ Robinson etal. Мерой формы для линейных объектов чаще всего является извилистость ( sinuosity), определяемая как отношение суммы длин сегментов линии к расстоянию между ее крайними точками. [12]
Страницы: 1