《表3 纹理特征提取结果表》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
根据上述计算公式设计程序算法提取纹理特征，纹理特征提取结果见表3:
| 图表编号 | XD00159221100 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.07.25 |
| 作者 | 张海伦、林立桂、陈政良、周荣欣、周天平 |
| 绘制单位 | 北京科技大学、北京科技大学、北京科技大学、北京科技大学、北京科技大学 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表7 TC10纹理库上各算子平均特征提取时间和特征维度比较》2020.09.10
- 《表3 CLBP纹理特征提取的混淆矩阵》2020.05.01
- 《表3 不同序列使用灰度特征和纹理特征混合建模结果》2020.06.25
- 《表3 不同分辨率下光谱信息+纹理特征对植株氮浓度反演结果》2020.07.25
- 《表3：分形维数FD纹理特征参数筛选结果》2021.01.01
- 《表4 纹理特征算法结果对比》2020.08.10
- 《表3 纹理特征提取结果》2020.03.01
- 《表3 基于纹理特征的PLS-DA和RBF-SVM判别分析模型判别结果》2020.03.15
- 《表3 改进前后的GLCM纹理特征的识别结果》2020.01.15
- 《表1 纹理特征：综合Span图和纹理特征的高分三号影像建筑区提取》2020.01.25
- 《表4 基于T2WI病灶纹理特征不同纹理特征提取方法及不同分类统计方法下的误判率》2019.10.28
- 《表3 基于T1WI病灶纹理特征不同纹理特征提取方法及不同分类统计方法下的误判率》2019.10.28
- 《表2 纹理特征提取方法对比》2019.10.10
- 《表9 基于极化特征和纹理特征的建筑物提取结果》2019.09.15
- 《表7 基于纹理特征的建筑物提取结果》2019.09.15
- 《表5 基于光谱、纹理、地形特征的提取精度》2019.06.25
- 《表4 基于光谱、纹理特征的提取精度》2019.06.25
- 《表1 三维纹理分析提取的纹理特征》2019.07.20
- 《表2 算法性能分析：基于空频域纹理特征的高分辨率遥感图像居民地提取》2019.03.18
- 《表4 基于纹理特征的番茄叶部病害识别模型的准确率和特征提取时间》2019.04.25