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汉字图象的小波分析 总被引:1,自引:0,他引:1
目前, 我们进行汉字模式识别所使用的汉字是以图象的方式输入计算机。要将其转换为计算机所能识别的字符, 其关键在于输入汉字图象特征的提取。作为图象的汉字有其自身的特点, 它是由较简单的笔划所组成的, 每种笔划又有其较固定的方向性即空问分步的固定性, 所有的汉字都是由几种简单的笔划所组成的。而小波变换为我们提供了一个十分有效的分析图象信色的多分辫率方法, 它可以将原始图象分解为模糊子图家和水平方向、垂直方向、料方向上的子图象。因此, 小波变换为我们分析汉字图象信息提供了一个十分有效的手段。本文正是基于汉字的土述特点, 并利用小波对空问频率的多分辫率分析方法,对汉字图象处理而得到汉字图象特征的。 相似文献
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细胞质多角体病毒的高分辨成像及其三维重构的初步结果 总被引:1,自引:0,他引:1
使用装有液氦冷却的冷冻样品支架的300kV场发射冷冻电子显微镜拍摄了细胞质多角体病毒(CPV),对这些电镜照片的频谱分析显示图像分辨率优于0.6nm。我们的三维重构结果使用了最新设计的图象管理和二十面体重构系统(IMIRS)软件包,这是第一个基于Microsoft Windows平台上运行的冷冻电镜三维重构软件包。从得到的一个初步的CPV三维结构,可以看出CPV是具有T=1的病毒壳体,它的核心半径为28.5nm,在二十面体的顶点有十二个具有五次对称的突起,使它的半径达到36nm。 相似文献
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