基于Radon和Fourier变换的纹理旋转不变性识别

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Texture analysis is a basic issue in image processing and computer vision, and how to attain the rotation-invariant texture characterization is a key problem. This paper proposes a rotation-invariant texture analysis technique using Radon and Fourier transforms. This method uses Radon transform to convert rotation to translation, then utilizes Fourier transform and takes the moduli of the Fourier transform of these functions to make the translation invariant. A k-nearest-neighbor rule is employed to classify texture images. The proposed method is robust to additive white noise as a result of summing pixel values to generate projections in the Radon transform step. Experiment results show the feasibility of the proposed method and its robustness to additive white noise.
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用准连续60 W的二极管激光列阵侧面泵浦“之”字形Nd:YAG板条激光器,当泵浦功率为45 W,脉宽为400 μs时,得到3.5 mJ的激光输出。用KD*P电光开关调Q,得到18 ns(FWHM)、2 mJ的脉冲激光输出,用KTP晶体作腔内倍频,得到15 ns、0.85 mJ的二次谐波激光输出。在腔内无调Q元件且腔长小于5 cm时,于近阈值处得到单频绿光输出,而当泵浦功率稍大,腔内有数个纵模振荡时,观察到激光的反相态,并用数值模拟的结果对此作了解释。
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