Understanding Texture Analysis

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心理学英文术语

感觉记忆（SM）—sensory memory短期记忆（STM）—short-term M.长期记忆（LTM）—long-term memory复诵——rehearsal预示（激发）——priming童年失忆症——childhood amnesia视觉编码（表征）——visual code（representation）听觉编码—acoustic code运作记忆——working memory语意性知识—semantic knowledge记忆扫瞄程序—memory scanning procedure竭尽式扫瞄程序-exhaustive S.P.自我终止式扫瞄—self-terminated S.程序性知识—procedural knowledge命题（陈述）性知识——propositional（declarative）knowledge 情节（轶事）性知识—episodic K.讯息处理深度—depth of processing精致化处理—elaboration登录特殊性—coding specificity记忆术—mnemonic位置记忆法—method of loci字钩法—peg word（线）探索（测）（激发）字—prime关键词——key word命题思考——propositional thought心像思考——imaginal thought行动思考——motoric thought概念——concept原型——prototype属性——property特征——feature范例策略——exemplar strategy语言相对性（假说）—linguistic relativity th.音素——phoneme词素——morpheme（字词的）外延与内涵意义—denotative & connotative meaning （句子的）表层与深层结构—surface & deep structure语意分析法——semantic differential全句语言—holophrastic speech过度延伸——over-extension电报式语言—telegraphic speech关键期——critical period差异减缩法——difference reduction方法目的分析——means-ends analysis倒推——working backward动机——motive自由意志——free will决定论——determinism本能——instinct种属特有行为——species specific驱力——drive诱因——incentive驱力减低说——drive reduction th.恒定状态（作用）—homeostasis原级与次级动机—primary & secondary M. 功能独立—functional autonomy下视丘侧部（LH）—lateral hypothalamus 脂肪细胞说——fat-cell theory.下视丘腹中部（VMH）—ventromedial H 定点论——set point th.CCK———胆囊调节激素第一性征——primary sex characteristic第二性征——secondary sex characteristic自我效能期望—self-efficiency expectancy内在（发）动机—intrinsic motive外在（衍）动机—extrinsic motive成就需求——N. achievement需求层级—hierarchy of needs自我实现——self actualization冲突——conflict多项仪——polygraph肤电反应——GSR（认知）评估——（cognitive appraisal）脸部回馈假说——facial feedback hypothesis（生理）激发——arousal挫折-攻击假说——frustration-aggression hy.替代学习——vicarious learning短期记忆（STM）—short-term M.长期记忆（LTM）—long-term memory复诵——rehearsal预示（激发）——priming童年失忆症——childhood amnesia视觉编码（表征）——visual code（representation）听觉编码—acoustic code运作记忆——working memory语意性知识—semantic knowledge记忆扫瞄程序—memory scanning procedure竭尽式扫瞄程序-exhaustive S.P.自我终止式扫瞄—self-terminated S.程序性知识—procedural knowledge命题（陈述）性知识——propositional（declarative）knowledge 情节（轶事）性知识—episodic K.讯息处理深度—depth of processing精致化处理—elaboration登录特殊性—coding specificity记忆术—mnemonic位置记忆法—method of loci字钩法—peg word（线）探索（测）（激发）字—prime关键词——key word命题思考——propositional thought心像思考——imaginal thought行动思考——motoric thought概念——concept原型——prototype属性——property特征——feature范例策略——exemplar strategy语言相对性（假说）—linguistic relativity th.音素——phoneme词素——morpheme（字词的）外延与内涵意义—denotative & connotative meaning （句子的）表层与深层结构—surface & deep structure语意分析法——semantic differential全句语言—holophrastic speech过度延伸——over-extension电报式语言—telegraphic speech关键期——critical period差异减缩法——difference reduction方法目的分析——means-ends analysis倒推——working backward动机——motive自由意志——free will决定论——determinism本能——instinct种属特有行为——species specific驱力——drive诱因——incentive驱力减低说——drive reduction th.恒定状态（作用）—homeostasis原级与次级动机—primary & secondary M. 功能独立—functional autonomy下视丘侧部（LH）—lateral hypothalamus 脂肪细胞说——fat-cell theory.下视丘腹中部（VMH）—ventromedial H 定点论——set point th.CCK———胆囊调节激素第一性征——primary sex characteristic第二性征——secondary sex characteristic 自我效能期望—self-efficiency expectancy 内在（发）动机—intrinsic motive外在（衍）动机—extrinsic motive成就需求——N. achievement需求层级—hierarchy of needs自我实现——self actualization冲突——conflict多项仪——polygraph肤电反应——GSR（认知）评估——（cognitive appraisal）脸部回馈假说——facial feedback hypothesis（生理）激发——arousal挫折-攻击假说——frustration-aggression hy.替代学习——vicarious learning 发展——development先天——nature后天——nurture成熟——maturation（视觉）偏好法——preferential method习惯法——habituation视觉悬崖——visual cliff剥夺或丰富（环境）——deprivation or enrichment of env. 基模——schema同化——assimilation调适——accommodation平衡——equilibrium感觉动作期——sensorimotor stage物体永久性——objective permanence运思前期——preoperational st.保留概念——conservation道德现实主义——moral realism具体运思期——concrete operational形式运思期——formal operational st.前俗例道德——pre-conventional moral俗例道德——conventional moral超俗例道德——post-conventional moral气质——temperament依附——attachment性别认定——gender identity性别配合——sex typing性蕾期——phallic stage恋亲冲突—Oedipal conflict认同——identification社会学习——social learning情结——complex性别恒定——gender constancy青年期——adolescence青春期—— -puberty第二性征——secondary sex characteristics 认同危机——identity crisis定向统合——identity achievement早闭型统合——foreclosure未定型统合——moratorium迷失型统合——identity diffusion传承——generativity心理动力——psycho-dynamics心理分析——psychoanalysis行为论——behaviorism心理生物观——psycho-biological perspective 认知——cognition临床心理学家-clinical psychologist谘商——counseling人因工程——human factor engineering组织——organization潜意识——unconsciousness完形心理学——Gestalt psychology感觉——sensation知觉——perception实验法——experimental method独变项——independent variable依变项——dependent V.控制变项——control V.生理——physiology条件化——conditioning学习——learning比较心理学——comparative psy.发展——development社会心理学——social psy.人格——personality心理计量学—psychometrics受试（者）——subject 实验者预期效应—experimenter expectancy effect 双盲法——double—blind实地实验——field experiment相关——correlation调查——survey访谈——interview个案研究——case study观察——observation心理测验——psychological test纹理递变度——texture gradient注意——attention物体的组群——grouping of object型态辨识—pattern recognition形象-背景——figure-ground接近律——proximity相似律——similarity闭合律——closure连续律——continuity对称律——symmetry错觉——illusion幻觉——delusion恒常性——constancy大小——size形状——shape位置—— location单眼线索——monocular cue线性透视——linear- perspective 双眼线索——binocular cue深度——depth调节作用——accommodation 重迭——superposition双眼融合——binocular fusion 辐辏作用——convergence双眼像差——binocular disparity向度—— dimension自动效应——autokinetic effect运动视差—— motion parallax诱发运动—— induced motion闪光运动—— stroboscopic motion上下文、脉络-context人工智能——artificial intelligence A.I. 脉络关系作用-context effect模板匹配——template matching整合分析法——analysis-by-synthesis 丰富性——redundancy选择性——selective无意识的推论-unconscious inferences 运动后效——motion aftereffect特征侦测器—feature detector激发性——excitatory抑制性——inhibitory几何子——geons由上而下处理—up-down process由下而上处理——bottom-up process连结者模式——connectionist model联结失识症——associative agnosia脸孔辨识困难症——prosopagnosia意识——conscious（ness）意识改变状态——altered states of consciousness无意识——unconsciousness前意识——preconsciousness内省法——introspection边缘注意——peripheral attention多重人格——multiple personality午餐排队（鸡尾酒会）效应—lunch line（cocktail party）effect 自动化历程——automatic process解离——dissociate解离认同失常——dissociative identity disorder快速眼动睡眠——REM dream非快速眼动睡眠—NREM dream失眠——insomnia显性与隐性梦——manifest & latern content心理活动性psychoactive冥想——meditation抗药性——tolerance戒断——withdrawal感觉剥夺——sensory deprivation物质滥用——substance abuse成瘾——physical addiction物质依赖——sub. dependence戒断症状——withdrawal symptom兴奋剂——stimulant幻觉（迷幻）剂——hallucinogen镇定剂——sedative抑制剂——depressant酒精中毒引起谵妄—delirium tremens麻醉剂——narcotic催眠——hypnosis催眠后暗示——posthypnotic suggestion 催眠后失忆posthypnotic amnesia超心理学——parapsychology超感知觉extrasensory perception ESP 心电感应——telepathy超感视——clairvoyance预知——precognition心理动力—psycokinesis PK受纳器——receptor绝对阈——absolute threshold 差异阈——difference threshold 恰辨差——-JND韦伯律——Weber''s law心理物理——psychophysical 费雪纳定律——Fechner''s law 频率——frequency振幅——amplitude音频——pitch基音——fundamental tone倍音——overtone和谐音——harmonic音色——timbre白色噪音——white noise鼓膜——eardrum耳蜗——cochlea卵形窗—oval window圆形窗——round window前庭——vestibular sacs半规管——semicircular canals角膜——cornea水晶体——lens虹膜——iris瞳孔——pupil网膜——retina睫状肌——ciliary muscle调节作用——accommodation脊髓——spinal cord反射弧——reflex arc脑干——brain stem计算机轴性线断层扫描——CAT或CT PET——正子放射断层摄影MRI——磁共振显影延脑——medulla桥脑——pons小脑——cerebellum网状结构——reticular formation RAS——网状活化系统视丘——thalamus下视丘——hypothalamus大脑——cerebrum脑（下）垂体（腺）—pituitary gland脑半球——cerebral hemisphere皮质——cortex胼胝体——corpus callosum边缘系统——limbic system海马体——hippocampus杏仁核——amygdala中央沟——central fissure侧沟——lateral fissure脑叶——lobe同卵双生子——identical twins异卵双生子—fraternal twins古典制约——classical conditioning操作制约——operant conditioning非制约刺激—（US unconditioned stimulus 非制约反应—（UR）unconditioned R.制约刺激——（CS）conditioned S.制约反应——（CR）conditioned R.习（获）得——acquisition增强作用——reinforcement消除（弱）——extinction自（发性）然恢复——spontaneous recovery前行制约—forward conditioning同时制约——simultaneous conditioning回溯制约——backward cond.痕迹制约——trace conditioning延宕制约—delay conditioning类化（梯度）——generalization（gradient）区辨——discrimination（次级）增强物——（secondary）reinforcer嫌恶刺激——aversive stimulus试误学习——trial and error learning效果率——law of effect正（负）性增强物—positive（negative）rei.行为塑造—behavior shaping循序渐进——successive approximation自行塑造—autoshaping部分（连续）增强—partial（continuous）R定比（时）时制—fixed ratio（interval）schedule FR或FI变化比率（时距）时制—variable ratio（interval）schedule VR或VI 逃离反应——escape R.回避反应—avoidance response习得无助——learned helplessness顿悟——insight学习心向—learning set隐内（潜在）学习——latent learning 认知地图——cognitive map生理回馈——biofeedback敏感递减法-systematic desensitization 普里迈克原则—Premack''s principle 洪水法——flooding观察学习——observational learning 动物行为学——ethology敏感化—sensitization习惯化——habituation联结——association认知学习——cognitional L.观察学习——observational L.登录、编码——encoding保留、储存——retention提取——retrieval回忆——（free recall全现心像、照相式记忆——eidetic imagery、photographic memory . 舌尖现象（TOT）—tip of tongue再认——recognition再学习——relearning节省分数——savings外显与内隐记忆——explicit & implicit memory记忆广度——memory span组集——chunk序列位置效应——serial position effect起始效应——primacy effect新近效应——recency effect心（情）境依赖学习——state-dependent L.无意义音节—nonsense syllable顺向干扰——proactive interference逆向干扰——retroactive interference闪光灯记忆——flashbulb memory动机性遗忘——motivated forgetting器质性失忆症—organic amnesia阿兹海默症——Alzheimer''s disease近事（顺向）失忆症—anterograde amnesia旧事（逆向）失忆—retrograde A.高沙可夫症候群—korsakoff''s syndrome 凝固理论—consolidation。

李秀荣教授治疗脑胶质瘤的经验

脑胶质瘤是成人中枢神经系统最常见的恶性肿瘤，占颅内肿瘤的40%～50%，恶性脑胶质瘤5年存活率仅5%［1］。

本病起病隐匿，进展缓慢，可发生于任何年龄，以成人多见，发病率为（2～3）/10万［2］。

脑胶质瘤主要临床表现为癫痫、颅压增高所致的头痛、呕吐、视盘水肿症状，以及肢体偏瘫、偏身感觉障碍等局灶性神经功能障碍。

西医目前多采用手术治疗，最大限度切除肿瘤，术后辅以放化疗及降低颅压、营养支持等综合疗法。

中医药治疗能减轻放化疗不良反应及临床症状，提高生活质量，延缓生存期。

李秀荣教授从医近30年，在脑胶质瘤中医药治疗方面积累了丰富的临床经验，现将其诊治脑胶质瘤的学术思想及临床经验报道如下。

1病因病机的认识中医古代并无“胶质瘤”这一病名，与其有关的描述散见于“真头痛”、“头痛”、“头风”、“癫痫”、“偏枯”等疾病，历代医籍均有记载。

关于本病的临床症状，《素问·至真要大论》描述其“头项囱顶脑户中痛，目如脱”；《灵枢·厥病篇》言“真头痛，头痛甚，脑尽痛，手足寒至节，死不治”；《中藏经》载：“头目久痛，卒视不明者，死”，这些论述均表明了本病症状严重且预后不理想。

关于本病的病因病机，《灵枢·百病始生篇》认为“凝血蕴里而不散，津液涩渗，著而不去，而积皆成也”；张景岳强调“脾肾不足及虚弱失调之人，多有积聚之病”；《医宗必读》曰：“积之成也，正气不足，而后邪气距之”。

DOI ：10.3969/j.issn.1672-0512.2020.03.010［基金项目］国家自然科学基金青年基金（81303028）；山东省科技发展计划（2014GSF119038）；山东省中医药科技发展计划（2017-40，2019-0107，2019-0094）。

［通信作者］张立娟，E -mail ：zhlj -。

李秀荣教授治疗脑胶质瘤的经验王康锋1，张立娟2（山东中医药大学附属医院①脑病科，②临床教育管理处，山东济南250014）［摘要］脑胶质瘤是成人中枢神经系统中最常见的恶性肿瘤，占颅内肿瘤的40%～50%，恶性程度高，预后差，西医主要以手术治疗为主，术后辅以放化疗治疗，不良反应大，患者常不耐受。

质构仪分析法在面条品质评价中的应用

质构仪分析法在面条品质评价中的应用孙彩玲,田纪春,张永祥(山东农业大学农学院,农业部谷物品质检测中心,山东泰安　271000)摘　要:该文阐述了质构仪分析法在面条品质研究中的应用,介绍了主要的测试模式和各种模式在面条测试时所选用的测试程序和探头类型,以及相应参数的设定和其他测试条件的设置,给科研工作者客观评价面条品质提供了一定的参考依据。

关键词:质构仪;面条;探头;测试条件中图分类号:TS213.2 文献标识码:B 文章编号:100224956(2007)1220040204Applicati on of texture analyser in the evaluati on of noodle qualityS UN Cai 2ling,TI A N J i 2chun,Z HANG Yong 2xiang(Agr onomy College,Shandong AgriculturalUniversity,Quality Cotr ol and Test Center,M inistry of Agriculture,Tai ’an 271018,China )Abstract:The paper describes the app licati on of texture analyzer f or the evaluati on of noodle quality,intr oduces the main test modes,the selected test p r ogra m and the types of p r obs under the noodle test,as wel as the setting of rela 2tive parameters and other test conditi ons .This will p r ovide s ome references for the evaluati on of noodle quality f or other researchers .Key words:texture analyser;noodle;p r obe;test conditi on收稿日期:2007201230　修改日期:2007203214作者简介:孙彩玲(1966—),女,甘肃省定西市人,农学学士,农业部谷物品质检测中心技术人员,山东农业大学农学院实验师,主要从事谷物品质的检测研究工作. 小麦品质是我国优质小麦育种的主要课题,面条是中国的传统食品,因而面条品质的评价方法至关重要。

一种基于概周期性的纹理图象分析及合成方法

一种基于概周期性的纹理图象分析及合成方法一种基于概周期性的纹理图象分析及合成方法潘璐璐叶正麟孟帆(西北工业大学应用数学系,西安710072)E—mail:lulupan_*************.cn摘要文章对纹理合成中存在的合成时间过长,合成质量不理想的情况进行分析.发现了对一类具有视觉重复性的纹理,可以利用其本身的性质,加快纹理合成的速度,提高纹理合成的质量.通过对这类纹理特征的研究.引入了概周期纹理的概念,利用固定尺度滑动窗口的灰度距离对其概周期性进行度量,继而采用零搜索技术进行合成.实验证明.对于概周期性纹理,该文提出的算法使得纹理合成速度大大提高.合成质量同于甚至优于传统方法.关键词纹理分析纹理合成概周期性灰度距离零搜索文章编号1002—8331-(2006)24—0059—03文献标识码A中图分类号TP391 ANewTextureAnalysisandSynthesisMethod BasedonAlmostPeriodicCharactersPanLuluY eZhenglinMengFan(DepartmentofAppliedMathematics,NorthwestPolytechnicalUniversity,Xi'an710072) Abstract:Thispaperisfocusontheanalysisandresearchofthecurrentsituationoflongtimeco standpoorqualityinpatch_basedsamplingtexturesynthesis.Itwasfoundthatforacertaintypeoftexturewhichhasvisual repeatability,theowncharacteroftexturecanbeusedtoacceleratethespeedoftexturesynthesisandimprov ethequalityaswel1.Bytheresearchingforthistypeoftexturecharacters,theconceptofalmostperiodictexturehas beenintroduced.Basedonit,thispaperprovidesanalgorithmtocalculatethealmostperiodicsolutionwithslipsubwin dow'Sgraydistance, whichleadsUSoptimizetheprecisionofmatchingprocess.Afterwards,thesynthesisisproce ssedbyusingzero-researchtechnique.Itwasevidencedfromtheexperimentsthat,foralmostperiodictexture,thearithme ticinthispapercanhighly enhancethespeedoftexturesynthesisprocess,meanwhile,outputimage'Squalityisevenbett erthanthatoftraditionalmethods.Keywords:textureanalysis,texturesynthesis,almostperiodicproperty,distanceofgrayscal e,zero-searchl引言纹理是计算机视觉和真实感造型领域经常使用的概念,有着非常重要的应用价值.基于样图的纹理合成技术是近年来发展起来的新的纹理合成技术.它不仅能克服传统的纹理技术中存在的问题.而且其中涉及的思想对其他相关领域的研究也有一定的指导意义,因而受到越来越多的关注,成为计算机图形学,计算机视觉和图象处理领域的研究热点之一.基于样图的纹理合成技术还可以应用到图象的压缩传输,缺损图象的填充等领域:如将该技术中的思想应用到计算机动画领域,则可利用一段简短视频图象.生成时域内任意长度的非重复的视频动画等.因此基于样图的纹理合成技术不仅在大规模场景的生成以及真实感图形绘制和非真实感绘制(Non—Photoreal~sticRendering)等方面,而且在图象编辑,数据压缩,网络数据的快速传输和视频等领域也有很强的应用前景.目前较为流行的方法是以MRF为纹理图象的数学模型.以特征匹配的方式进行纹理合成.在1999年的ICCV会议上.Efros和I~ung首先提出了基于像素的纹理合成方法【l1.其基本思想是在MRF的模型下.先应用随机选取的纹理块进行初始化.然后逐点进行匹配计算,建立候选摩,并在库中随机选取进行填写.基于像素的方法对结构性纹理取得了较好的效果,但由于要逐点搜索样本图,所以合成速度非常慢.之后在2001年SIGGRAPH上.Efros提出了基于块的纹理合成方法[21,大大加快了纹理合成的速度.而对一部分结构性纹理合成效果保持很好.不过这种方法在操作的每一步仍要进行全局的搜索,所以速度方面还不能令人满意.之后有各种各样加速的方法提出,对搜索过程进行优化[3,5,al.2001年3月.微软亚洲研究院的梁林等人提出了和Efros基于块的方法极为相似的算法.这个算法同样基于MRF模型,并用纹理块边界匹配原则在样本图中搜索最佳匹配块,同时采用四叉树金字塔,优化的KD树和主元分析来加速搜索过程,得到了实时的合成效果.另外Wei和l_evoy把这种方法推广到了多面体上.可以发现.影响基于块方法速度的最主要的原因就是特征匹配的过程的计算量过大:而影响其合成质量的最主要的原因就是并没有考虑纹理本身的结构特征.然而在研究中我们发现对于某一类纹理,它们自身具有的性质保证它们对于匹配的强作者简介:潘璐璐(1981一),西北工业大学理学院应用数学系在读硕士,研究方向为计算机图形学,图象处理.叶正麟(1943一),西北工业大学理学院应用数学系教授,博士生导师,研究方向为计算机辅助几何设计,计算机图形学,图象处理.孟帆(1979一),西北工业大学理学院应用数学系在读硕士.研究方向为计算机图形学,图象处理.计算机工程与应用2006.2459度要求很低,甚至不需要进行这个过程.对于这些纹理,就可以进行低精度的搜索,甚至是零搜索,从而大大加速纹理合成的速度.改善纹理合成的质量.本文归纳出这种类型纹理具有的特点,通过不变尺度滑动窗口的色彩直方图匹配对此类纹理进行识别,提取出其周期纹理元,然后应用零搜索实现纹理的快速合成.实验证明,同全局搜索方法相比,拟合的质量在视觉上没有明显的差异,有些图象的合成质量甚至优于已有的方法; 而在合成速度上明显优于已有的方法.2基于块方法的特征匹配分析计算机图象处理和图形学中一个普遍存在的问题,就是搜索问题.基于块方法的绝大部分时间正是花费在匹配搜索过程中.无参数的局部条件密度函数为:P(IRI/0R)=8(tR一),1ii其中是输入纹理图象中待匹配的图象块,是的边界.IR是输入纹理图象中所有边界与的边界,匹配的块,占是Dirac'sdelta函数,是权因子.MRF模型认为图象的像素内容仅由此像素的有限邻域内的内容决定,这基本和纹理的性质吻合.所以在合成过程中,只要对边界区域进行匹配计算,凡是匹配的块都可以作为候选进入合成图象.匹配的定义是:d(tR.,:)<其中,d(tR.,)表示两个图象块.和的距离.是指定的阈值.图象块的距离一般采用两图象块边界的均方误差距离.为了保证选择的块在合成纹理中和周围的纹理具有一致的特征,匹配过程要对图象中所有的块进行计算,选出候选块,这需要很长的时间.使用各种加速算法可以从不同的角度优化搜索的范围,从而加快合成速度.但是我们在研究中发现对某些纹理而言,其纹理特征具有较强的重复性,本文称之为概周期性.在概周期纹理图象中满足一定尺度的纹理块之间都有重复的视觉信息,纹理合成时可以进行很低精度的搜索甚至完全省略搜索的过程,从而获得极高的合成速度和较好的合成质量3概周期纹理图象分析3.1概周期纹理图象的定义纹理概周期性的一个基本体现是纹理图象在任意位置和一定尺度下的子图象之间具有统计特征的稳定性.所以可以对纹理的局部子图象的特征进行提取和统计,通过对这些特征的比较来检测其周期的稳定性,进而用来度量纹理的概周期性.严格说来,这种图象特征的概周期性可以按照如下方式定义:设S为一平面矩形域,即{(,y)lx∈【aTb】,Y∈,).=(,Y)是以S为定义域的函数,它能代表上每一点的某种特征属性,称为点特征函数.Gl^l(S)表示取窗口算子,该算子的输人是二维平面的任一个矩形域S,输出是S当中以,Y)为左上角顶点的局部坐标,以h,Z为尺度的子窗口S.称为特征波动阈值.若存在JLI,JL2>0,对Vx∈【aTb】,Vy∈[c,,有x+LI∈【aT6】, y+Lz∈[c,,且f(x+L-,JLz)(,Y),则称S是严格周期的.JL.称为S的一个横向周期,JL称为S的一个纵向周期.若S有最602006.24计算机工程与应用小横向,纵向周期,分别称最小横向,纵向周期为S的基本横向周期,基本纵向周期,简称周期.若存在JLl,JL2>0,对V∈,b】,VY∈[c,,有x+Ll∈【a,b】,y+L∈[c,,且蒈(+JL-,JLz)(,,,)『<,则称S是概周期的.称为S的一个横向一概周期,JL称为S的一个纵向一概周期.若S有最小横向,纵向概周期,分别称最小横向,纵向概周期为S的基本横向概周期,基本纵向概周期,简称概周期.3.2概周期纹理图象的周期提取考虑将上述定义应用到图象当中.纹理图象可供提取的特征很多(例如局部MRF模型的参数).为了计算的简单,本文采用基于色彩直方图的色彩灰度值作为特征.实验证明这种特征可以很好的计算出纹理图象的周期.而对于纹理的子图象窗口的设定,为了保证包含足够的信息,本文选择宽和高都是初始图象的1/2的区域作为考察的子图象窗口.设A为灰度纹理图象,若A是彩色图象,则可将彩色图象转化为灰度图象,转化公式为:Gray=RxO.299+Gx0.587+Bx0.114其中,,G,B分别代表彩色图象的三色分量,Gray表示灰度图象的灰度值考虑到噪声对图象周期提取的影响,首先对灰度纹理图象进行去噪.常用的去噪方法有线性滤波,中值滤波,自适应滤波等等.因为中值滤波能较好地保护边界信息,故本文采用此种方法对纹理图象进行去噪处理.选取3x3的滤波窗口对图象A 进行中值滤波,将窗口内9个像素的灰度值,,南,…,,,1按大小顺序排列,取位于中间位置的灰度值作为窗口中心像素点的输出灰度值.设去除过噪声的图象为A.大量的实验数据表明,中值滤波虽然能较好地保护边界,但有时会失掉图象中的细线和小块的目标区域.为了最大限度地保留我们需要的信息,我们选取图1所示的8个卷积核组成的边缘算子对A进行边缘检测.图象中的每个点都用8个掩模进行卷积,每个掩模对某个特定边缘方向作出最大响应.所有8个方向中的最大值作为边缘幅度图象的输出.记输出图象为A.为了找出一般纹理图象和概周期纹理图象的区分关系,我们对大量的概周期纹理图象和一般纹理图象进行了区分试算, 即选取初始滑动窗口图象块,通过横向及纵向窗口逐像素滑动,计算出图象内部所有与滑动窗口尺度相同的子图象块之间的距离.块与块之间的距离就是普通的欧式距离.由图2可以看出.概周期性纹理图象块之间的欧式距离统计图显示出了明显的周期性,而一般纹理图象块之间的欧式距离统计图却呈现出不规则性.设概周期纹理图象的横向及纵向概周期为JLl,JL2.+5+5+5-30-3-3-3-3-3—3—3-30-3+5+5+5-3+5+5-30+5-3-3-3—3—3—3+50—3+5+5-3--30+5-3-3+5+5—3—3+50-3+5—3-3图l边缘算子一3-3-3-30+5-3+5+5+5+5—3+50—3-3—3-34概周期纹理图象的合成在计算出概周期纹理图象的横向及纵向概周期之后,根据象0.50.450.40l350_30.250.2图2(b)(a)纹理图象块之间的欧式距离统计图0.5.......'..————'.'''———'—'——''———————————0.45?}104l.,J0.35?},10.3-/,.1{0.25l』10.2.}/10.1了而0图2(c)一般纹理图象图2(d)(C)纹理图象块之间的欧式距离统计图上文给出的概周期纹理图象的定义,我们可以把概周期纹理图象看成为一些周期块的拼接.设初始滑动窗口左上角像素坐标为(,Y),则周期块的集合P可表示为:户{+^.厶,y+A,L,Li,LIA1∈Z,A2∈Z,x+A1L1∈a,b],y+A22∈【c,} 其中,G(S)表示取窗El算子,该算子的输入是二维平面的任一个矩形域S,输出是S当中以(,Y)为左上角顶点的局部坐标,以h,Z为尺度的子窗口S'.对于概周期性纹理图象,本文采用零搜索的随机匹配,即建立周期块候选库.每次从候选库中随机选出一块,按照光栅扫描顺序进行拼贴,对块与块的交叉域进行羽化融合.合成的结果表明,在合成质量上,本文的合成结果与传统方法相比没有明显差异,对有些图象的合成效果甚至优于传统方法;而由于采用了零搜索技术,合成速度从根本上得到了加快.5合成结果图3是纹理合成的结果对比.其中左边的纹理是输入的样本纹理.中间是使用本文的方法进行零搜索合成的纹理,右边是按照文献【4]中所述方法进行全局搜索合成的纹理.可以看出.在合成质量上.本文的合成结果与传统方法相比没有明显差异.对有些图象的合成效果甚至优于传统方法;而由于采用了零搜索技术,合成速度从根本上得到了加快.6问题与进一步的讨论本文从一个新的角度提出了一种新的纹理合成算法.它摒弃了传统方法中经常使用的MRF模型,提出了概周期纹理图象的概念.把其看作为一些周期纹理块的集合,利用其视觉信息的重复性,对此类纹理图象进行快速且高质量的合成.我们对概周期纹理图象的分析与合成算法仅仅触碰到了概周期纹理合成算法的冰山一角,许多挑战性的问题仍然存图3概周期性纹理合成的结果对比在.例如,当周期纹理元的尺度不一致时,现有的算法还无法解决:对于周期纹理元边界细节信息较多的纹理,合成时会产生边界信息不匹配的情况.如果对这些问题进行处理,是我们今后要继续努力的方向.(收稿日期:2005年12月)参考文献1.AlexeiAEfros,ThomasKLeung.TextureSynthesisbyNon—paramet—ricSampling[C].In:IEEEInternationalConferenceonComputerVision, Corfu,Greece,1999—092.AlexeiAEfros.WilliamTFreeman.ImageQuiltingforTextureSyn—thesisandTransfer[C].In:ProceedingsofSIGGRAPH2001,LosAn—geles,California,2001-083.TextureSynthesisbyFixedNeighborhoodSearching[D].Dissertation. StanfordUniversity,2001-114.LinLiang,CeLiu,Ying-QingXueta1.Real-TimeTexturesynthesis ByPatch-BasedSampling.MicrosoftResearchChina,2001—035.MarkusMultrus.TextureSynthesisUsingPatchBasedSampling.A StudentResearchProject,2003-046.Li—YiWei.MarcLevoy.FastTextureSynthesisusingTree—structured V ectorQuantization[C].In:ProceedingsofSIGGRAPH2000,Stanford University,20007.I.i—YiWei.MarCLevoy.TextureSynthesisOverArbitraryManifold Surfaces[C].In:ComputerGraphicsProceedings,AnnualConferenceSe—ties.200l一088.Y anxiLiu.Wen—ChiehLin,JamesHays.Near-RegularTextureAnaly—sisandManipulation[C].In:ProceedingsofSIGGRAPH2004,Carnegie MellonUniversity,2004计算机工程与应用2006.2461■■■●■●一■●■一■。

文献外部特征的检索语言

文献外部特征的检索语言外部特征的检索语言是指在文献检索中使用的特定术语或关键词，用于寻找与特定主题或研究领域相关的外部特征的文献。

这些外部特征可能涉及物体表面的形态、纹理、颜色、特定结构或其他性质，或者涉及人体的某些特定特征或行为。

以下是一些与外部特征相关的常用检索语言的示例：1. 表面形态特征：- 均匀性（uniformity）- 曲率（curvature）- 平滑度（smoothness）- 粗糙度（roughness）- 几何形状（geometric shape）- 表面形貌（surface topography）- 表面形态（surface morphology）2. 表面纹理特征：- 纹理特征（texture features）- 纹理描述（texture descriptors）- 纹理分析（texture analysis）- 纹理判别（texture discrimination）- 纹理识别（texture recognition）- 纹理提取（texture extraction）- 纹理模型（texture model）- 纹理分类（texture classification）3. 表面颜色特征：- 颜色特征（color features）- 颜色分布（color distribution）- 颜色模型（color model）- 颜色空间（color space）- 颜色直方图（color histogram）- 颜色特征提取（color feature extraction）- 颜色描述符（color descriptor）4. 特定结构特征：- 细胞结构（cellular structure）- 晶格结构（lattice structure）- 分子结构（molecular structure）- 生物组织结构（biological tissue structure）- 表表面结构（surface structure）- 微观结构（microstructure）5. 人体特征：- 人脸特征（facial features）- 身体形态（body shape）- 手部特征（hand features）- 骨骼结构（skeletal structure）- 步态分析（gait analysis）- 视觉注意（visual attention）- 姿势识别（pose recognition）- 表情识别（facial expression recognition）以上仅是外部特征检索语言的示例，实际应用中需要根据具体的研究领域和研究目的进行调整和进一步扩展。

复数域在图像处理中应用

摘要图像分割，正如字面上所理解的，对图像信息进行分块，并取得自己所需要的那一块。

图像分割是图像分析处理的重要环节。

为了能更好的理解与分析，和处理图像，尤其是自己感兴趣的那一块，我们离不开图像分割。

它将原始图像，通过目标识别，匹配，提取，测量参数后，找到处理的根本对象所在。

如何在图像中表现出其是否是均匀的、是粗糙的又或者是细致的？为了区分图像，我们引入图像纹理特征，它是图像的本身属性。

在灰度的变化过程中，通过统计变化，空间中，图像的纹理特征也发生相应的改变。

由此可知，纹理特征是指图像内所含有的，一定区域内的，按一定规律形成的或者周期排列的，小形状区域块。

傅里叶变换，就如同处理信号，把图像从“空域”变为“频域”。

在一幅图像中，其细节以及纹理特征信息在频谱图的高频率部分呈现出；低频部分代表了图像的轮廓信息。

若我们将一幅精细的图像通过低通滤波器变换，那么图像经过变换后的结果就剩下了轮廓。

这与信号处理的基本思想是相通的。

我们就可以用滤波器来恢复噪点恰巧位于图像的某个特定“频率”范围内的图像。

本文主要是对图像进行傅里叶变换分析并对比Gabor变换和脊波变换。

关键词：图像处理，傅里叶变换，复数域，纹理特征ABSTRACTImage segmentation refers to the image into various characteristics of the region and extract the target of wich we are interest in.The first step to understand and analysis a image is to make a image segment, the need for image object extraction, measurement and it makes the expression of the target feature extraction, parameter measurement of the original image is the foundation of the image analysis and understanding.Texture refers to the shapes that exist within a certain range of the image,usually is very small,semi-periodic or regular arrangement of the pattern. For same phenomenon, texture is used in image interpretation of meticulous and rough.Texture is one of the main features of image processing and pattern recognition.The texture feature is the image gray level changes,such changes and statistics will be concerned.Image texture features reflect the properties of the image itself,contribute to the distinction between images.As one-dimensional signal processed,Fourier transform trans the image from the "airspace" to"frequency".For a picture,high-frequency part represents the image detail and texture information;low-frequency part represents the outline of the image information.For example,a fine image processed with a low pass filter,then filtering the result to the rest of the silhouette.This is the basic idea of the signal processing are interlinked.If the image is subject to a noise just in a specific "frequency" range,it can pass through the filter to restore the original image.This article is mainly for image Fourier transform analysis and process with Matlab. KEY WORDS：Image process, Fourier transform, Complex Unit,texture feature,目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 (4)1.1选题背景和意义 (4)1.2国内外研究现状 (4)1.3 设计（论文）的主要研究内容及预期目标 (5)第二章纹理特征 (1)2.1 纹理 (1)2.2 基于纹理特征的方法 (2)2.2.1 信号处理方法 (2)第三章复数域上的Fourier变换 (3)3.1 Fourier变换 (3)3.2 Gabor变换 (4)3.2.1 Gabor变换定义式 (4)3.2.2 窗口的宽高关系 (5)3.2.3离散Gabor变换的一般求法 (5)3.2.4 Gabor变换的解析理论 (6)3.2.5 适用条件 (6)3.2.6 应用 (6)3.3脊波变换 (7)3.4 Radon、Fourier和Ridgelet变换的关系 (8)第四章复数域上的图像处理计算机实践 (9)4.1 实践环境 (9)4.2傅里叶变换的MATLAB实践 (9)4.3 Gabor变换及脊波变换 (9)第五章总结 (11)参考文献 (12)致谢 (13)第一章绪论1.1选题背景和意义数字图像处理技术是一门多领域的，交叉型学科。

复数域在图像处理中的应用

摘要图像分割，正如字面上所理解的，对图像信息进行分块，并取得自己所需要的那一块。

图像分割是图像分析处理的重要环节。

为了能更好的理解与分析，和处理图像，尤其是自己感兴趣的那一块，我们离不开图像分割。

它将原始图像，通过目标识别，匹配，提取，测量参数后，找到处理的根本对象所在。

如何在图像中表现出其是否是均匀的、是粗糙的又或者是细致的？为了区分图像，我们引入图像纹理特征，它是图像的本身属性。

在灰度的变化过程中，通过统计变化，空间中，图像的纹理特征也发生相应的改变。

由此可知，纹理特征是指图像内所含有的，一定区域内的，按一定规律形成的或者周期排列的，小形状区域块。

傅里叶变换，就如同处理信号，把图像从“空域”变为“频域”。

在一幅图像中，其细节以及纹理特征信息在频谱图的高频率部分呈现出；低频部分代表了图像的轮廓信息。

若我们将一幅精细的图像通过低通滤波器变换，那么图像经过变换后的结果就剩下了轮廓。

这与信号处理的基本思想是相通的。

我们就可以用滤波器来恢复噪点恰巧位于图像的某个特定“频率”范围内的图像。

本文主要是对图像进行傅里叶变换分析并对比Gabor变换和脊波变换。

纹理物体缺陷的视觉检测算法研究--优秀毕业论文

摘要
在竞争激烈的工业自动化生产过程中，机器视觉对产品质量的把关起着举足轻重的作用，机器视觉在缺陷检测技术方面的应用也逐渐普遍起来。与常规的检测技术相比，自动化的视觉检测系统更加经济、快捷、高效与安全。纹理物体在工业生产中广泛存在，像用于半导体装配和封装底板和发光二极管，现代化电子系统中的印制电路板，以及纺织行业中的布匹和织物等都可认为是含有纹理特征的物体。本论文主要致力于纹理物体的缺陷检测技术研究，为纹理物体的自动化检测提供高效而可靠的检测算法。纹理是描述图像内容的重要特征，纹理分析也已经被成功的应用与纹理分割和纹理分类当中。本研究提出了一种基于纹理分析技术和参考比较方式的缺陷检测算法。这种算法能容忍物体变形引起的图像配准误差，对纹理的影响也具有鲁棒性。本算法旨在为检测出的缺陷区域提供丰富而重要的物理意义，如缺陷区域的大小、形状、亮度对比度及空间分布等。同时，在参考图像可行的情况下，本算法可用于同质纹理物体和非同质纹理物体的检测，对非纹理物体的检测也可取得不错的效果。在整个检测过程中，我们采用了可调控金字塔的纹理分析和重构技术。与传统的小波纹理分析技术不同，我们在小波域中加入处理物体变形和纹理影响的容忍度控制算法，来实现容忍物体变形和对纹理影响鲁棒的目的。最后可调控金字塔的重构保证了缺陷区域物理意义恢复的准确性。实验阶段，我们检测了一系列具有实际应用价值的图像。实验结果表明本文提出的纹理物体缺陷检测算法具有高效性和易于实现性。关键字: 缺陷检测；纹理；物体变形；可调控金字塔；重构
Keywords: defect detection, texture, object distortion, steerable pyramid, reconstruction
II

《肿瘤PETCT成像图谱病例解析》已出版

[参考文献 ]
１金华郭红红周敏等敭乳腺纤维腺瘤复发为叶状肿瘤３例临床病理观察敭诊断病理学杂志２０１５２２９５１３Ｇ５１６敭
２ ParejaF GeyerFC KumarR etal敭Phyllodestumorswithand withoutfibroadenomaＧlikeareasdisplaydistinctgenomicfeatures andmayevolvethroughdistinctpathways敭NPJBreastCancer ２０１７３１４０敭
中国医学影像技术２０１９年第３５卷第２期 ChinJ MedImagingTechnol,２０１９,Vol３５,No２
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究未对不同病理类型、不同组织分级的 BPTs进行纹理分析,结果可能存在偏倚,有待进一步完善资料、深入研究.
confirmatory system for analysis of mammograms敭 Comput MethodsProgramsBiomed ２０１６１２５１３４Ｇ１４４敭１６谭英耿德勤黄水平敭用人工神经网络建立缺血性脑卒中复发的预测模型敭中国卫生统计２０１３３０５６８７Ｇ６８９敭
３黎三艳张声陈林莺等敭临床病理特征在鉴别叶状肿瘤与纤维腺瘤中的意义敭第三军医大学学报２０１３３５１７１８８０Ｇ１８８２敭
４张珊珊秦云张轶华等敭复发性乳腺叶状肿瘤的临床病理特征分析敭中国实用医药２０１７１２８９０Ｇ９１敭

基于图像的异物检测方法与流程

基于图像的异物检测方法与流程Image-based foreign object detection plays a critical role in various fields, including food safety, manufacturing, and security. 图像异物检测在食品安全、制造业和安全领域起着至关重要的作用。

With the advancement of artificial intelligence and computer vision technology, the accuracy and efficiency of image-based foreign object detection methods have significantly improved. 随着人工智能和计算机视觉技术的进步，基于图像的异物检测方法的准确性和效率显著提高。

One commonly used approach for image-based foreign object detection is deep learning, specifically convolutional neural networks (CNNs). 图像异物检测的一种常用方法是深度学习，特别是卷积神经网络(CNNs)。

CNNs have demonstrated remarkable performance in object recognition tasks, making them suitable for foreign object detection in images. CNNs在物体识别任务中表现出色，使它们适用于图像中的异物检测。

By training CNNs on a large dataset of images containing both normal and foreign objects, the network can learn to distinguish between the two and identify foreign objects with highaccuracy. 通过在包含正常物体和异物的大型图像数据集上对CNN进行训练，网络可以学会区分两者并高精度识别异物。

磁共振T2_加权图像的纹理分析对直肠癌化疗患者治疗效果分析

2024年3月第14卷第5期CHINA MEDICINE AND PHARMACY Vol.14 No.5 March 2024153·放射与影像·磁共振T2加权图像的纹理分析对直肠癌化疗患者治疗效果分析苑乐添山东省立医院放射科，山东济南　250021[摘要] 目的探析在直肠癌化疗患者中磁共振T2加权图像纹理分析的应用情况。

方法本研究选取山东省立医院2019年6月至2022年10月收治的116例经过手术治疗的直肠癌患者作为研究对象，所有患者均接受病理学检查和临床检查，以确定其诊断结果。

根据缓解与否分为非完全缓解组（n =75）、完全缓解组（n =41）。

治疗前后对患者开展磁共振扫描；应用Omni Kineitics 软件对患者纹理特征提取并计算能量参数和方差、峰度和熵。

利用ROC 曲线对磁共振T2加权图像纹理分析，对直肠癌化疗后病理完全缓解情况进行评估。

结果治疗后，非完全缓解组的能量参数为（0.03±0.01）、峰度为（3.71±0.50），均低于完全缓解组的（0.05±0.01）、（4.84±0.67）（P < 0.05）；非完全缓解组的方差为（2311.00±587.00）、熵为（6.41±0.30），均高于完全缓解组的（1533.00±313.00）、（5.42±0.42）（P < 0.05）。

完全缓解组中，磁共振扫描纹理分析方差与熵的关系呈负相关（P < 0.05），和峰度、能量的关系呈正相关（P < 0.05）。

磁共振扫描纹理的能量参数、方法、峰度和熵的特异度、敏感度均≥85%，AUC 均≥0.85。

结论通过使用磁共振T2加权图像纹理分析，临床可以更准确地评估直肠癌患者接受化疗治疗后的病理状态，从而更好地预测其完全缓解情况。

[关键词] 直肠癌；T2加权图像；磁共振；纹理分析；病理完全缓解[中图分类号] R735.37；R445.2 [文献标识码] A [文章编号] 2095-0616（2024）05-0153-05DOI:10.20116/j.issn2095-0616.2024.05.35Texture analysis of T2 weighted magnetic resonance imaging for thetreatment effect of rectal cancer patients undergoing chemotherapyYUAN　LetianDepartment of Radiology, Shandong Provincial Hospital, Shandong, Jinan 250021, China[Abstract] Objective To explore the application of magnetic resonance T2 weighted image texture analysis in rectal cancer patients undergoing chemotherapy. Methods This study used 116 surgically treated rectal cancer patients who underwent surgical treatment and were admitted to Shandong Provincial Hospital from June 2019 to October 2022 as the research subjects, and they all underwent pathological examination and clinical examination to determine their diagnostic results. They were grouped according to response or not, namely non-complete response group (n =75) and complete response group (n =41). Magnetic resonance imaging was performed on patients before and after chemotherapy; Omni Kinetics software was applied to extract patient texture features, and energy parameters and variance, kurtosis, and entropy were calculated. ROC curve was used for texture analysis of magnetic resonance T2 weighted images to evaluate the pathological complete response of rectal cancer after chemotherapy. Results After treatment, the energy parameters (0.03±0.01) and kurtosis (3.71±0.50) of the non-complete response group were lower than those of the complete response group (0.05±0.01) and (4.84±0.67) (P < 0.05). The variance (2311.00±587.00) and entropy (6.41±0.30) of the non-complete response group were higher than those of the complete response group (1533.00 ± 313.00) and (5.42±0.42) (P < 0.05). In the complete response group, the variance of magnetic resonance scanning texture analysis was negatively correlated with entropy (P < 0.05), and positively correlated with kurtosis and energy (P < 0.05). The specificity and sensitivity of energy parameters, methods, kurtosis and entropy of magnetic resonance scanning texture were not less than 85%, and the AUC was not less than 0.85. Conclusion By using MR T2 weighted image texture analysis, clinical practice can more accurately assess the pathological status of rectal cancer patients after chemotherapy treatment and thus better predict their complete response.[Key words] Rectal cancer; T2 weighted image; Magnetic resonance; Texture analysis; Complete pathological response2024年3月第14卷第5期CHINA MEDICINE AND PHARMACY Vol.14 No.5 March 2024154·放射与影像·直肠癌是临床常见恶性肿瘤疾病，有较高病死率。

纹理特征分析的灰度共生矩阵（GLCM）

纹理特征分析的灰度共⽣矩阵（GLCM）纹理分析是对图像灰度（浓淡）空间分布模式的提取和分析。

纹理分析在遥感图像、X射线照⽚、细胞图像判读和处理⽅⾯有⼴泛的应⽤。

关于纹理，还没有⼀个统⼀的数学模型。

它起源于表征纺织品表⾯性质的纹理概念，可以⽤来描述任何物质组成成分的排列情况，例如医学上X 射线照⽚中的肺纹理、⾎管纹理、航天(或航空)地形照⽚中的岩性纹理等。

图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式（⾊调基元）的重复排列。

因此描述⼀种纹理包括确定组成纹理的⾊调基元和确定⾊调基元间的相互关系。

纹理是⼀种区域特性，因此与区域的⼤⼩和形状有关。

两种纹理模式之间的边界，可以通过观察纹理度量是否发⽣显著改变来确定。

纹理是物体结构的反映，分析纹理可以得到图像中物体的重要信息，是、和分类识别的重要⼿段。

对于空间域图像或变换域图像（见），可以⽤统计和结构两种⽅法进⾏纹理分析。

统计纹理分析寻找刻划纹理的数字特征，⽤这些特征或同时结合其他⾮纹理特征对图像中的区域（⽽不是单个像素）进⾏分类。

图像局部区域的⾃相关函数、灰度共⽣矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常⽤的数字纹理特征。

如灰度共⽣矩阵⽤灰度的空间分布表征纹理。

由于粗纹理的灰度分布随距离的变化⽐细纹理缓慢得多，因此⼆者有完全不同的灰度共⽣矩阵。

结构纹理分析研究组成纹理的基元和它们的排列规则。

基元可以是⼀个像素的灰度、也可以是具有特定性质的连通的像素集合。

基元的排列规则常⽤来描述。

英⽂名称 Texture Analysis;学术解释指通过⼀定的图像处理技术提取出纹理特征参数,从⽽获得纹理的定量或定性描述的处理过程.纹理分析⽅法按其性质⽽⾔,可分为两⼤类:统计分析⽅法和结构分析⽅法学术定义纹理是⼀种普遍存在的视觉现象，⽬前对于纹理的精确定义还未形成统⼀认识，多根据应⽤需要做出不同定义．定义1 按⼀定规则对元素（elements）或基元（primitives）进⾏排列所形成的重复模式. 定义2 如果图像函数的⼀组局部属性是恒定的，或者是缓变的，或者是近似周期性的，则图象中的对应区域具有恒定的纹理．作⽤分析对这种表⾯纹理的研究称为纹理分析.它在计算机视觉领域有着重要的应⽤. 在机械⼯程中对机械零件加⼯表⾯的这种凹凸不平性开展研究同样具有重要的实践意义。

风味剖面法名词解释

风味剖面法名词解释风味剖面法是一种常用于描述食物口感和风味特点的分析方法。

它通过对食物样品的外观、气味、口感等方面进行评价和描述，从而揭示出食物的风味特点和特殊之处。

下面将对风味剖面法的相关概念进行解释，并提供一些参考内容。

1. 风味剖面法的概念：风味剖面法是一种系统和标准化的分析方法，通过对食物的感官特征进行评价和描述，以味觉、嗅觉、视觉、触觉等感官感知作为评估指标，呈现出食物的风味综合特点。

2. 风味参数：风味剖面法的评价参数主要包括外观、酸度、甜度、苦味、咸味、香气、口感等方面。

其中，外观参数主要是对食物的外观特征进行评价，包括颜色、透明度、质地等；酸度、甜度、苦味、咸味是对食物的基本味道进行评估；香气是对食物的气味进行评价；口感则包括酥脆、软糯、嫩滑、湿润等方面。

3. 风味剖面法的步骤：风味剖面法的评价过程通常包括以下几个步骤：(1) 样品准备：选择具有代表性的样品，并根据需要进行适当处理，如烹饪、调味等；(2) 风味参数评估：对样品的外观、酸度、甜度、苦味、咸味、香气、口感等参数进行评估和描述；(3) 数据分析：根据评估结果，通过数值化的分析和统计方法，对样品的风味特点进行客观和系统的描述；(4) 结果呈现：将评估结果以图表、文字、图像等形式展示出来，使人们能够直观地了解样品的风味特点。

4. 风味剖面法的应用：风味剖面法广泛应用于食品行业，特别是在新产品开发、口感改良和风味品控等方面。

通过风味剖面法的评估，可以帮助分析人员了解食物的风味特征和优劣之处，为产品开发和改进提供科学依据。

此外，风味剖面法还可以应用于市场调研、消费者喜好分析等领域，从而指导企业的产品策划和经营决策。

5. 相关参考内容：- Barrios, L. J. (2013). Sensory analysis of texture and flavor: An introduction for food scientists. México, D.F.: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología.- Ares, G., & Stone, H. (2014). Sensory characterization of food: Principles and practices. Boca Raton, FL: CRC Press.- Lawless, H. T., & Heymann, H. (2010). Sensory evaluation of food: Principles and practices. New York, NY: Springer.- Meilgaard, M. C., Civille, G. V., & Carr, B. T. (2015). Sensory evaluation techniques (5th ed.). Boca Raton, FL: CRC Press.- Wu, F., Toong, Y. C., & Zhou, W. B. (2013). Texture profile analysis. In K. C. Mehta, P. S. Raju, & P. K. Sharma (Eds.), Advances in food processing engineering research and applications (pp. 67-86). CRC Press.总结：风味剖面法是一种常用的食物分析方法，通过对食物的感官特征进行评价和描述，揭示出食物的风味特点和特殊之处。

基于CT图像定量纹理分析鉴别中央型肺鳞癌和小细胞肺癌

Differentiation between central lung squamous cell carcinoma and small cell lung cancer based on quantitative texture analysis of CT images
BAO Fang JIN Jing Department of Radiology, the Second Hospital of Anhui Medical University, Anhui, Hefei 230601, China [Abstract] Objective To investigate the value of quantitative CT texture analysis in differential diagnosis of central lung squamous cell carcinoma (SCC) and small cell lung cancer (SCLC). Methods A total of 128 cases of central lung cancer confirmed by pathology from May 2018 to January 2020 in our hospital were retrospectively analyzed, in which 78 cases of SCC group and 50 cases of SCLC group were included. The region of interest (ROI) was delineated on the largest level of tumor parenchyma, and the texture parameters were obtained by AK software. Energy, entropy, inverse difference, mean, standard deviation, kurtosis and skewness were selected to compare the differences of texture parameters between the two groups of lung cancers. The maximum diameter and plain scan CT value of lung cancer data in the two groups were measured, analyzed and compared. Results The energy and skewness values of SCC group were less than those of SCLC group, while the kurtosis values were greater than those of SCLC group, with statistically significant differences (P ＜ 0.05). There were no statistically significant differences in entropy, inverse difference moment, mean and standard deviation between the two groups of results (P ＞ 0.05). There were no statistically significant differences between the two groups of results in the maximum diameter of lesion and plain CT value (P ＞ 0.05). Conclusion CT texture parameters such as energy, kurtosis and skewness can be used to distinguish central lung SCC from SCLC. [Key words] Squamous cell carcinoma; Small cell lung cancer; Texture analysis; Computed tomography

单词texture是什么中文意思

单词texture是什么中文意思单词texture是什么中文意思很多人对于单词texture都是有点陌生的，更加不会知道它的中文意思了。

以下是店铺为大家整理了英语单词texture详细的中文意思，一起来看看吧!texture的.中文意思英 [tekst(r)] 美 [tkst]第三人称单数：textures第三人称复数：textures现在分词：texturing过去分词：textured过去式：textured基本解释名词质地; 结构; 本质动词使具有某种结构相关例句名词1、 I like the smooth texture of this material.我喜欢这种料子的光滑质地。

2、 Her skin has a fine texture.她的皮肤细腻。

texture的词典解释1、 (摸上去的)质地，质感，纹理The texture of something is the way that it feels when you touch it, for example how smooth or rough it is.e.g. Aloe Vera is used in moisturisers to give them a wonderfully silky texture...芦荟用于润肤霜中，使之具有美妙的丝般润滑感。

e.g. Her skin is pale, the texture of fine wax.她肤色苍白，肤质细腻如蜡。

2、 (尤指食品、土壤的)结构，构造The texture of something, especially food or soil, is itsstructure, for example whether it is light with lots of holes, or very heavy and solid.e.g. This cheese has an open, crumbly texture with a strong flavour...这种奶酪多孔松脆，风味浓郁。

tpa测定方法

tpa测定方法
TPA测定方法是一种用于测定食品质地特性的方法。

其全称为TextureProfileAnalysis，即质地剖面分析法。

该方法通过对食品在一定条件下的变形性能进行量化，描绘出不同阶段的特征曲线，从而客观评价食品的质地特性。

常见的TPA指标有硬度、弹性、咀嚼性、粘性和脆性等。

TPA测定方法的步骤一般包括：将食品样品切成规定大小的块状；使用TPA仪器将样品夹在两个平行圆盘之间；施加一定的压力使样品发生变形；记录并分析样品在不同阶段的力变化曲线，计算出相应的TPA指标。

TPA测定方法的应用范围广泛，可用于各类食品的质量控制、品质评价和新品开发等方面。

其优点在于测试数据准确可靠、重复性好、能够提供多种质地指标，因此被广泛应用于食品科学和工程领域。

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Understanding Texture AnalysisThe toolbox supports a set of functions that you can use for texture analysis. Texture analysis refers to the characterization of regions in an image by their texture content. Texture analysis attempts to quantify intuitive qualities described by terms such as rough, smooth, silky, or bumpy as a function of the spatial variation in pixel intensities. In this sense, the roughness or bumpiness refers to variations in the intensity values, or gray levels.Texture analysis is used in a variety of applications, including remote sensing, automated inspection, and medical image processing. Texture analysis can be used to find the texture boundaries, called texture segmentation. Texture analysis can be helpful when objects in an image are more characterized by their texture than by intensity, and traditional thresholding techniques cannot be used effectively.Back to TopUsing Texture Filter FunctionsThe toolbox includes several texture analysis functions that filter an image using standard statistical measures, listed in the following table.These statistics can characterize the texture of an image because they provide information about the local variability of the intensity values of pixels in an image. For example, in areas with smooth texture, the range of values in the neighborhood around a pixel will be a small value; in areas of rough texture, the range will be larger. Similarly, calculating the standard deviation of pixels in a neighborhood can indicate the degree of variability of pixel values in that region.The following sections provide additional information about the texture functions:∙Understanding the Texture Filter Functions∙Example: Using the Texture FunctionsUnderstanding the Texture Filter FunctionsThe functions all operate in a similar way: they define a neighborhood around the pixel of interest, calculate the statistic for that neighborhood, and use that value as the value of the pixel of interest in the output image.This example shows how the rangefilt function operates on a simple array.A = [ 1 2 3 4 5; 6 7 8 9 10; 11 12 13 14 15; 16 17 18 19 20 ]A =1 2 3 4 56 7 8 9 1011 12 13 14 1516 17 18 19 20B = rangefilt(A)B =6 7 7 7 611 12 12 12 1111 12 12 12 116 7 7 7 6The following figure shows how the value of element B(2,4) was calculated from A(2,4). By default, the rangefilt function uses a 3-by-3 neighborhood but you can specify neighborhoods or different shapes and sizes.Determining Pixel Values in Range Filtered Output ImageThe stdfilt and entropyfilt functions operate similarly, defining a neighborhood around the pixel of interest and calculating the statistic for the neighborhood to determine the pixel value in the output image. The stdfilt function calculates the standard deviation of all the values in the neighborhood.The entropyfilt function calculates the entropy of the neighborhood and assigns that value to the output pixel. Note that, by default, the entropyfilt function defines a 9-by-9 neighborhood around the pixel of interest. To calculate the entropy of an entire image, use the entropy function.Example: Using the Texture FunctionsThe following example illustrates how the texture filter functions can detect regions of texture in an image. In the figure, the background is smooth; there is very little variation in the gray-level values. In the foreground, the surface contours of the coins exhibit more texture. In this image, foreground pixels have more variability and thus higher range values. Range filtering makes the edges and contours of the coins more visible.To see an example of using filtering functions, view the Texture Segmentation Using Texture Filters demo.1.Read in the image and display it.2.I = imread('eight.tif');imshow(I)3.Filter the image with the rangefilt function and display the results.Note how range filtering highlights the edges and surface contours of the coins.4.K = rangefilt(I);figure, imshow(K)Back to TopUsing a Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)A statistical method of examining texture that considers the spatial relationship of pixels is the gray-level co-occurrence matrix (GLCM), also known as the gray-level spatial dependence matrix. The GLCM functions characterize the texture of an image by calculating how often pairs of pixel with specific values and in a specified spatial relationship occur in an image, creating a GLCM, and then extracting statistical measures from this matrix. The texture filter functions, described in Using Texture Filter Functions, cannot provide information about shape, i.e., the spatial relationships of pixels in an image.∙Creating a Gray-Level Co-Occurrence Matrix∙Specifying the Offsets∙Deriving Statistics from a GLCM∙Example: Plotting the CorrelationCreating a Gray-Level Co-Occurrence MatrixTo create a GLCM, use the graycomatrix function. The graycomatrix function creates a gray-level co-occurrence matrix (GLCM) by calculating how often a pixel with the intensity (gray-level) value i occurs in a specific spatial relationship to a pixel with the value j. By default, the spatial relationship is defined as the pixel of interest and the pixel to its immediate right (horizontally adjacent), but you can specify otherspatial relationships between the two pixels. Each element (i,j) in the resultant glcm is simply the sum of the number of times that the pixel with value i occurred in the specified spatial relationship to a pixel with value j in the input image.The number of gray levels in the image determines the size of the GLCM. By default, graycomatrix uses scaling to reduce the number of intensity values in an image to eight, but you can use the NumLevels and the GrayLimits parameters to control this scaling of gray levels. See the graycomatrix reference page for more information.The gray-level co-occurrence matrix can reveal certain properties about the spatial distribution of the gray levels in the texture image. For example, if most of the entries in the GLCM are concentrated along the diagonal, the texture is coarse with respect to the specified offset. You can also derive several statistical measures from the GLCM. See Deriving Statistics from a GLCM for more information.To illustrate, the following figure shows how graycomatrix calculates the first three values in a GLCM. In the output GLCM, element (1,1) contains the value 1 because there is only one instance in the input image where two horizontally adjacent pixels have the values 1 and 1, respectively. glcm(1,2) contains the value 2 because there are two instances where two horizontally adjacent pixels have the values 1 and 2. Element (1,3) in the GLCM has the value 0 because there are no instances of two horizontally adjacent pixels with the values 1 and 3. graycomatrix continues processing the input image, scanning the image for other pixel pairs (i,j) and recording the sums in the corresponding elements of the GLCM.Process Used to Create the GLCMSpecifying the OffsetsBy default, the graycomatrix function creates a single GLCM, with the spatial relationship, or offset, defined as two horizontally adjacent pixels. However, a single GLCM might not be enough to describe the textural features of the input image. For example, a single horizontal offset might not be sensitive to texture with a vertical orientation. For this reason, graycomatrix can create multiple GLCMs for a single input image.To create multiple GLCMs, specify an array of offsets to the graycomatrix function. These offsets define pixel relationships of varying direction and distance. For example, you can define an array of offsets that specify four directions (horizontal, vertical, and two diagonals) and four distances. In this case, the input image is represented by 16 GLCMs. When you calculate statistics from these GLCMs, you can take the average.You specify these offsets as a p-by-2 array of integers. Each row in the array is a two-element vector, [row_offset, col_offset],that specifies one offset. row_offset is the number of rows between the pixel of interest and its neighbor. col_offset is the number of columns between the pixel of interest and its neighbor. This example creates an offset that specifies four directions and 4 distances for each direction. For more information about specifying offsets, see the graycomatrix reference page.offsets = [ 0 1; 0 2; 0 3; 0 4;...-1 1; -2 2; -3 3; -4 4;...-1 0; -2 0; -3 0; -4 0;...-1 -1; -2 -2; -3 -3; -4 -4];The figure illustrates the spatial relationships of pixels that are defined by this array of offsets, where D represents the distance from the pixel of interest.Deriving Statistics from a GLCMAfter you create the GLCMs, you can derive several statistics from them using the graycoprops function. These statistics provide information about the texture of an image. The following table lists the statistics you can derive. You specify the statistics you want when you call the graycoprops function.Example: Plotting the CorrelationThis example shows how to create a set of GLCMs and derive statistics from them and illustrates how the statistics returned by graycoprops have a direct relationship to the original input image.1.Read in a grayscale image and display it. The example converts thetruecolor image to a grayscale image and then rotates it 90° for this example.2.circuitBoard = rot90(rgb2gray(imread('board.tif')));imshow(circuitBoard)3.Define offsets of varying direction and distance. Because the imagecontains objects of a variety of shapes and sizes that are arranged in horizontal and vertical directions, the example specifies a set of horizontal offsets that only vary in distance.offsets0 = [zeros(40,1) (1:40)'];4.Create the GLCMs. Call the graycomatrix function specifying theoffsets.glcms = graycomatrix(circuitBoard,'Offset',offsets0)5.Derive statistics from the GLCMs using the graycoprops function.The example calculates the contrast and correlation.stats = graycoprops(glcms,'Contrast Correlation');6.Plot correlation as a function of offset.7.figure, plot([stats.Correlation]);8.title('Texture Correlation as a function of offset');9.xlabel('Horizontal Offset')ylabel('Correlation')The plot contains peaks at offsets 7, 15, 23, and 30. If you examine the input image closely, you can see that certain vertical elements in the image have a periodic pattern that repeats every seven pixels. The following figure shows the upper left corner of the image and points out where this pattern occurs.Back to Top。