gaussian filteringとは 意味・読み方・使い方

A filtering function requires the amplitude of each element of the array to be multiplied by a Gaussian function.例文帳に追加

フィルタリング関数では、この配列の各要素の振幅にガウス関数を掛けることが必要である。 - 特許庁

This adaptive filtering is based on a derivative of the Gaussian Kernel having specific parameters matching the characteristics of the signal component.例文帳に追加

この適応フィルタリングは、信号成分特性に適合している特定パラメータを有するガウスカーネル導関数に基づいている。 - 特許庁

The matching process matches the position of the object to be inspected in the inspection image after the Gaussian filtering with the position of a standard inspection body in a standard image by checking the inspection image after the Gaussian filtration with the standard image.例文帳に追加

マッチング処理は、ガウスフィルタリング後の検査画像を基準画像と照合し、ガウスフィルタリング後の検査画像における被検査体の位置を基準画像における基準検査体の位置に位置合わせする。 - 特許庁

Weight to be given to a weighted gaussian filter is decided by considering the illumination conditions of respective pixels of the input image and the difference of reflection characteristics, and the filtering processing is applied.例文帳に追加

入力画像の各画素の照明条件や反射特性の違いを考慮して重み付きガウシアンフィルタに与える重みを決定し、フィルタ処理を適用する。 - 特許庁

Image feature point extracting means 102 execute local filtering of gray values of an image A out of two frame images A and B imaging the same object to extract maximum points and minimum points of Gaussian curvature as image feature points.例文帳に追加

画像特徴点抽出手段１０２は、同一物体を撮影した２枚のフレーム画像Ａ，Ｂのうち画像Ａの濃淡値に局所フィルタ処理を施しガウス曲率の極大点や極小点を画像特徴点として抽出する。 - 特許庁

Interpolation filter coefficients A'_i, B'_i, π_i, and a typical high-frequency image z'_i are set (#22), a mixture Gaussian model represented by x=Σ{((A'_i×z')+B'_i)×w_i((z'_i-z'), π_i)} is assumed, and filtering processing is applied to the high frequency image z' (#24).例文帳に追加

補間フィルタ係数Ａ’_ｉ、Ｂ’_ｉ、π_ｉ及び代表高周波画像ｚ’_ｉが設定され（＃２２）、ｘ＝Σ｛（（Ａ’_ｉ×ｚ’）＋Ｂ’_ｉ）×ｗ_ｉ（（ｚ’_ｉ−ｚ’），π_ｉ）｝で表される混合ガウスモデルを仮定し、高周波画像ｚ’に対してフィルタリング処理が施される（＃２４）。 - 特許庁

An object recognition device 100 comprises an image input part 101, an object detection part 102, a diffuse reflection image generation part 103, an object model storage part 104, a difference image generation part 105, a weight calculation part 106, a weighted gaussian filter application part 107, a filtering processing part 108, and an identification part 109.例文帳に追加

物体認識装置１００は、画像入力部１０１、対象検出部１０２、拡散反射画像生成部１０３、対象モデル格納部１０４、差分画像生成部１０５、重み算出部１０６、重み付きガウシアンフィルタ適用部１０７、フィルタ処理部１０８、識別部１０９からなる。 - 特許庁