The traditional gray-level co-occurrence matrix (GLCM) was computationally intensive and discriminatively insufficient.
分析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算量大，且分辨能力差的缺
。
liàng dà de
generous, big声
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generous, bigThe traditional gray-level co-occurrence matrix (GLCM) was computationally intensive and discriminatively insufficient.
分析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算
，
分辨能力差的缺点。
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析了传统的灰度共生矩阵在计算纹理特征时计算量大，且
差的缺点。
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分析了传统的灰度共生矩阵在
纹理特征时大，且分辨能力差的缺点。
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分析了传统
共生矩阵在计算纹理特征时计算量大，且分辨能力差缺点。
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分析了传统的灰度共
矩阵在计算
征时计算量大，且分辨能力差的缺点。
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分析了传统的灰度
阵在计算纹理特征时计算量大，且分辨能力差的缺点。
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分
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。
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