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