「非线性」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

图 5的表 T，具有输出值与输入值的增加相应地阶梯状地增加的特性。 图 6的表 T，具有输出值与输入值的增加相应地线性地增加的特性，图 7的表 T，具有输出值与输入值的增加相应地非线性地增加的特性。

図5のテーブルTは、入力値の増加に応じて出力値が階段状に増加する特性を有しており、図6のテーブルTは、入力値の増加に応じて出力値が線形的に増加する特性を有しており、図7のテーブルTは、入力値の増加に応じて出力値が非線形的に増加する特性を有している。 - 中国語 特許翻訳例文集

4.根据权利要求 1所述的装置，其特征在于，所述图像转换部被配置成提取所述输入图像信号的照度微分信号，设置通过非线性转换所述照度微分信号而生成的信号作为所述特征量，生成通过将所述特征量与所述输入图像信号相加而获得的信号或者通过从所述输入图像信号减去所述特征量而获得的信号，并且将所生成的信号之一作为所述左眼图像或者所述右眼图像来生成。

4. 前記画像変換部は、入力画像信号の輝度微分信号を抽出し、該輝度微分信号を非線形変換して生成した信号を前記特徴量として設定し、入力画像信号に対して前記特徴量を加算した信号または減算した信号を生成し、これらの信号のいずれかを左眼用画像または右眼用画像として生成する処理を行う構成である請求項1に記載の画像処理装置。 - 中国語 特許翻訳例文集

一种用于改进通过彩色摄影机(3)拍摄的通过背光(12)照明的部分发荧光的组织区域的内窥镜图像的方法，其特征在于，将内窥镜图像的色彩像素从摄影机(3)的色彩空间(RGB)转换到色彩空间(FXY)，在该色彩空间(FXY)中穿过荧光(11)的色彩空间区域(21)和背光(12)的色彩空间区域(20)的直线(F1)平行于描绘像素的荧光成分的坐标轴(F)走向，以及在该色彩空间(FXY)中像素的荧光成分通过非线性的特征曲线(13)被改变，该特征曲线至少局部地增强了荧光对比度，即较高的荧光值与较低的荧光值之间的差值，最后将像素转换到适于图像显示的色彩空间(RGB)。

背面光（12）により照明され所々蛍光発光する組織領域であって、カラービデオカメラ（3）により撮影された該組織領域の内視鏡画像を改善する方法において、前記内視鏡画像の画素が前記ビデオカメラ（3）の色空間（RGB）から、蛍光光線（11）の色空間領域（21）及び背面光（12）の色空間領域（20）を通過する直線（F1）が前記画素の蛍光成分を表す座標軸（F）に平行に走行する色空間（FXY）に変換され、前記色空間（FXY）内で前記画素の蛍光成分が、蛍光コントラスト即ち高い蛍光値と低い蛍光値との差を少なくとも所々の領域で増加させる非線形特性曲線（13）に従って変化され、最後に前記画素は、画像表示に適する色空間（RGB）に変換されることを特徴とする方法。 - 中国語 特許翻訳例文集

1.一种用于改善通过彩色摄影机 (3)拍摄的通过背光 (12)照明的部分发荧光的组织区域的内窥镜图像的方法，其特征在于，将内窥镜图像的色彩像素从摄影机 (3)的色彩空间(RGB)转换到其中穿过荧光(11)的色彩空间区域(21)和背光(12)的色彩空间区域(20)的直线 (F1)平行于描绘像素的荧光成分的坐标轴 (F)的色彩空间 (FXY)，并且在该色彩空间 (FXY)中像素的荧光成分通过非线性的特征曲线 (13)被改变，该特征曲线至少局部地增强了荧光对比度，即较高的荧光值与较低的荧光值之间的差值，最后将像素转换到适于图像显示的色彩空间 (RGB)。

1. 背面光（12）により照明され所々蛍光発光する組織領域であって、カラービデオカメラ（3）により撮影された該組織領域の内視鏡画像を改善する方法において、前記内視鏡画像の画素が前記ビデオカメラ（3）の色空間（RGB）から、蛍光光線（11）の色空間領域（21）及び背面光（12）の色空間領域（20）を通過する直線（F1）が前記画素の蛍光成分を表す座標軸（F）に平行に走行する色空間（FXY）に変換され、前記色空間（FXY）内で前記画素の蛍光成分が、蛍光コントラスト即ち高い蛍光値と低い蛍光値との差を少なくとも所々の領域で増加させる非線形特性曲線（13）に従って変化され、最後に前記画素は、画像表示に適する色空間（RGB）に変換されることを特徴とする方法。 - 中国語 特許翻訳例文集

为了实现本文中所描述的各个自动化方面，这些技术可以采用多种方法中的一种方法，根据数据进行学习，然后关于动态地在多个存储单元之间存储信息得出推论和 /或做出判断 (例如，隐式马尔可夫模型 (HMM)和相关的原型依赖模型 (prototypical dependency model)，诸如贝叶斯网络 (例如，利用贝叶斯模型评分或近似法通过结构搜索所产生的 )之类的更一般化的概率图形模型、线性分类器(例如，支持向量机 (SVM))、非线性分类器 (例如，称为“神经网络”方法、模糊逻辑方法的方法 )，以及其它用于执行数据融合的方法等 )。

本明細書に記載されたさまざまな自動化態様を実施することにより、これらの技術は、（例えば、Hidden Markov Models（HMM）および関連する原型依存モデル、例えば、Bayesianモデル・スコアまたは近似を用いた構造探索によって生成されるBayesianネットワークのようなより一般的な確率論的グラフィック・モデル、例えば、サポート・ベクトル・マシン（SVM）のような線形クラシファイヤ、例えば、「ニューラル・ネットワーク」方法と称される方法のような非線形クラシファイヤ、ファジー理論方法、および、データ融合を実行するその他のアプローチ等のように）データから学習を行い、複数の記憶装置に情報を動的に格納することに関する推論および／または判定を行うための数多くの方法のうちの1つを適用しうる。 - 中国語 特許翻訳例文集

根据实现本文描述的各种自动化的方面，这些技术可以使用与在多个存储单元上动态存储信息相关的、用于从数据进行学习并得出推论和 /或作出决定的大量方法中的一种方法 (例如，隐马尔科夫模型 (HMM)及相关的原型依赖模型、更一般的概率图模型 (例如 (例如由使用贝叶斯模型得分或近似值的结构搜索所建立的 )贝叶斯网络、线性分类器 (例如支持向量机 (SVM))、非线性分类器 (例如称为“神经网络”的方法 )、模糊逻辑方法以及执行数据融合的其它方法等 )。移动设备 304可以包括获取器 310和定位器 312，获取器 310收集保留在带宽范围中的信息，定位器 312确定所收集的信息是否位于该带宽范围的保护带宽上。

本明細書に記載されたさまざまな自動化態様にしたがって、これらの技術は、（例えば、Hidden Markov Models（HMM）および関連する原型依存モデル、例えば、Bayesianモデル・スコアまたは近似を用いた構造探索によって生成されるBayesianネットワークのようなより一般的な確率論的グラフィック・モデル、例えば、サポート・ベクトル・マシン（SVM）のような線形クラシファイヤ、例えば、「ニューラル・ネットワーク」方法と称される方法のような非線形クラシファイヤ、ファジー理論方法、および、データ融合を実行するその他のアプローチ等のように）データから学習を行い、複数の記憶装置に情報を動的に格納することに関連する推論および／または判定を行うための数多くの方法のうちの1つを適用しうる。 モバイル・デバイス304は、帯域幅範囲に保持された情報を収集するオブテイナ310と、収集された情報が、帯域幅範囲のガード帯域幅に存在するかを判定するロケータ312とを含みうる。 - 中国語 特許翻訳例文集