如何增加小学生的词汇量
如何增加小学生的词汇量
&来源：刘聪
如何增加小学生的词汇量
关于增加小学生的词汇量，课文阅读是学生积累单词的重要途径
一、课外阅读的重要性
a、词汇是英语阅读中的一个重要因素,快速度的阅读及有效的理解都必须建立在词汇量的基础上.阅读本身就是通过视觉记忆巩固词汇的一种手段.通过阅读大量的文章,让已学过或将学的单词,习惯用语等源源不断地刺激大脑,巩固和扩大学生的词汇量,进而也可以培养语感.教师可以在学生复习、掌握好课本知识的基础上,尽可能增加阅读量,练习阅读技巧.外语教学的目的是培养学生良好的应用能力,为了满足今后在工作中实际应用的需要应加强对学生应用文阅读及快速阅读能力的培养.而提高阅读速度的一个重要内容是扩大词汇量.词汇量决定了你的阅读理解能力,词汇量越大,你阅读得越广,视野就越开阔,你阅读理解的得分就越高,有限的词汇量必然会影响你阅读理解能力的提高.生词的含义只有在上下文中才能完全展现出来,并易于被识记、理解、掌握.换句话说,是上下文给某个词以特定含义,而这个特定含义往往是字典无法提供的.在阅读教学中,教师应有针对性地培养学生利用上下文以及对词汇结构的一些知识来猜测词性和词义的能力,不可过分依赖字典而失去培养良好学习技巧和习惯的机会.
b.强化单词要有流利的阅读，就必须有丰富的词汇。大量的阅读可以丰富学生的词汇。在阅读中通过语境学习词汇，是外语学习者词汇量增加的主要手段。这时枯燥的单词变得鲜活起来，有了生命力，这样一来就会加深我们的印象。以后遇到某个单词，就可以通过与之有联系的背景和上下文来回忆起它的意思。在读的过程中，遇到不会的单词千万不要马上翻字典，可以根据上下文先猜测词义（同时可以根据拼写猜测读音以及单词的词性，是名词、动词、形容词还是副词等），并且用记号笔划上记号，等整篇读完后再查字典。如果是高频单词，我们就要将其摘抄到卡片上，重点记忆。这样我们不仅可以复习常用词汇，而且通过阅读一些英文报刊杂志，我们还可以学到最新最实用的单词。
c、促进提高英语写作水平。无论是从应试教育需要出发，还是从今后踏入社会的角度看，英语写作都是中学生必须面对的重要课题。目前中学生普遍存在语言贫瘠、词不达意、语法错误、思路不清、前后不连贯等问题，而这一切，与学生课外阅读量太少有着直接的关系。大量阅读，能够使学生有意或无意中不知不觉地感受纯正的英语思维、英语习惯以及正确的表达方式。这正如传统的说法“熟读唐词三百首，不会作诗也会吟”，其道理是一样的。
d、能够激发学生的学习兴趣。应该说学生的英语学习兴趣的培养，是目前教学中一个难点。那么，相对于课文，课外阅读的范围更广、内容更丰富，学生可以根据自己的爱好，选择适合自己阅读的文章。这样，通过自己爱好，培养对英语的熟悉、了解直至产生浓厚的兴趣，这条途径已经被实践证明是行之有效的。
e、帮助学生树立信心。通过阅读，培养了学生的语感，扩大了学生的知识面，提高了综合能力，消除了畏难情绪，形成了较强的心理优势，对于提高英语水平具有较大的积极作用。
二.课外阅读的方法
a．多看：知道了阅读是积累词汇的重要途径，那么如何做到这点呢？我觉得每天课前几分钟给做一篇到两篇阅读文章应该能达到这样的效果。还有要注意是在英语里，一词多义是非常常见的，这与英语的多源生有关。现代英语中不仅有许多词汇是从古英语演变而来，还有约百分之八十的词汇从外国输入的，经过历史变迁，这些词汇并存和融合，使英语一词多义，一义多词的现象特别普遍。因此在选择阅读文章时，应选择不同题材的文章，养成学生根据上下文判断词义的习惯，然后可以通过查词典来确认之。通过经常的、大量的积累、归纳和比较，学生们就能够逐步融会贯通，牢固地掌握一词多义和一词多用的词汇，从而运用的得心应手。
b．多说：课外阅读，并不仅仅是查几个生词，做个练习，就能达到积累单词的良好消息，要在课外阅读中达到积累词汇的目的，让学生复述文章的主要内容，以巩固刚学过的词汇；利用看图说话，讲故事或创设一个生活情景等，让学生在具体情景中运用单词，不但可以克服孤立记单词容易遗忘的缺陷，而且能培养学生灵活运用单词的能力，学会在交际中使用单词。枯燥无味的词汇变得生动、形象丰满起来，从而实现反复运用，巩固对所学词汇的记忆。这样也就达到了我们学习英语的目的。（学习一门语言就是为了交际）
c.多写：通过课外阅读后，还应让学生在课内课外多进行写作训练，让学生通过不断的思考来记忆住已学的词汇。我认为写小作文可以在写作中提高学生的词汇量。作文历来是锻炼和检测一个人遣词造句、有章法地表达自己能力的最有效方法之一，应当在英语教学中积极认真地运用和贯彻这一原理。因此我经常会在一篇课文阅读结束之后，布置一篇小作文，要求学生在文中必须运用刚学的词汇，这样就达到了巩固新学的词汇，积累词汇的目的。　正因为词汇在学习语言中有着决定性作用，人们通过各种渠道，尝试各种方法去扩大自己的词汇量。我们只能在实践当中总结出一套适合自己的方法和理论。不管你愿意尝试哪种方法，都要持之以恒。总之，扩大词汇量需要我们的日积月累、反复记忆，新学过的单词应在近期（两天以后）复习一次，然后在中期（一周左右）复习一次，后于远期（一月左右）复习一次。我们最好随身带一个小的笔记本或是卡片，不断记录我们遇到的生单词，随时复习。因为很多时候我们只有几分钟的时间，不要浪费掉，随便翻到哪一页临时扫过一眼就可以加强一次记忆的效果。这样见面的次数多了，自然就会由陌生变得熟悉。 　　相信把好的学习方法和我们的刻苦努力结合起来，我们就一定能够有更多的收获，度过词汇这一关。
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机器视觉常用词及专业化词汇
词汇表旨在使读者避免对常用词和专业化词汇产生混淆。下述定义同数字图像处理的一般用法一致，但绝不是本领域的标准化定义。它们和已出版的图像处理和计算机技术书籍中对有关词汇的定义是大体一致的。
Algebraic operation&代数运算 一种图像处理运算，包括两幅图像对应像素的和、差、积、商。&
Aliasing&走样（混叠） 当图像象素间距和图像细节相比太大时产生的一种人工痕迹。&
Arc&弧 （l）图的一部分（2）表示一段相连曲线的像素集合。
Binary image&二值图像 只有两级灰度的数字图像（通常为0和1，黑和白）。&
Blur&模糊 由于散焦、低通滤波、摄像机运动等引起的图像清晰度的下降。&
Border&边框 一幅图像的首、未行或列。&
Boundary chain code&边界链码 定义一个物体边界的方向序列。&
Boundary pixel&边界像素 至少和一个背景象素相邻接的内部像素（比较：外部像素、内部像素）。&
Boundary tracking&边界跟踪 一种图像分割技术，通过沿弧从一个像素顺序探索到下一个像素的方法将弧检测出来。&
Brightness&亮度 和图像一个点相关的值，表示从该点的物体发射或反射的光的量。
Change detection&变化检测 通过相减等操作将两幅匹准图像的像素加以比较从而检测出其中物体差别的技术。&
Class&类 见模或类。&
Closed curve&封闭曲线 一条首尾接于一点的曲线。&
Cluster&聚类，集群 在空间（如在特征空间）中位置接近的点的集合。&
Cluster analysis&聚类分析 在空间中对聚类的检测、度量和描述。&
Concave&凹的 如果说某个物体是“凹的”是指至少存在两个物体内部的点，其连线不能完全包含在物体内部（反义词为凸的）。&
Connected&连通的。&
Contour encoding&轮廓编码 对具有均匀灰度的区域，只将其边界进行编码的一种图像压缩技术。&
Contrast&对比度 物体平均亮度（或灰度）与其周围背景的差别程度。&
Contrast stretch&对比度扩展 一种线性的灰度变换。&
Convex&凸的 指连接物体内部任意两点的直线均落在物体内部。&
Convolution&卷积 一种将两个函数组合生成第三个函数的运算，卷积刻画了线性移不变系统的运算。&
Convolution kernel&卷积核 （1）用于数字图像卷积滤波的二维数字阵列；（2）与图像或信号卷积的函数。&
Curve&曲线 （1）空间的一条连续路径；（2）表示一路径的像素集合（见弧、封闭曲线）。&
Deblurring&去模糊 （1）一种降低图像模糊，锐化图像细节的运算；（2）消除或降低图像的模糊，通常是图像复原或重构的一个步骤。&
Decision rule&决策规则 在模式识别中，用以将图像中物体赋以一定量的规则或算法，这种赋值是以对物体特征度量为基础的。&
Digital image&数字图像 （l）表示景物图象的整数阵列；（2）一个二维或更高维的采样并量化的函数，它由相同维数的连续图像产生；（3）在矩形（或其他）网格上采样一连续函数，并在采样点上将值量化后的阵列。&
Digital image processing&数字图像处理 对图像的数字化处理；由计算机对图片信息进行操作。&
Digitization&数字化 将景物图像转化为数字形式的过程。&
Edge&边缘 （l）在图像中灰度出现突变的区域；（2）属于一段弧上的像素集，在其另一边的像素与其有明显的灰度差别。
Edge detection&边缘检测 通过检查邻域，将边缘像素标识出的一种图像分割技术。&
Edge enhancement&边缘增强 通过将边缘两边像素的对比度扩大来锐化图像边缘的一种图像处理技术。&
Edge image&边缘图像 在边缘图像中每个像素要么标注为边缘，要么为非边缘。&
Edge linking&边缘连接 在边缘图像中将边缘象素连成边缘的一种图像处理技术。&
Edge operator&边缘算子 将图像中边线像素标记出来的一种邻域算子。&
Edge pixel&边缘像素 处于边缘上的像素。&
Enhance&增强 增加对比度或主观可视程度。&
Exterior pixel&外像素 在二值图像中，处于物体之外的像素（相对于内像素）。
False negative&负误识 在两类模式识别中，将属于物体标注为不属于物体的误分类。&
False positive&正误识 在两类模式识别中，将不属于物体标注为属于物体的误分类。&
Feature&特征 物体的一种特性，它可以度量。有助于物体的分类，如：大小、纹理、形状。&
Feature extraction&特征检测 模式识别过程中的一个步骤，在该步骤中计算物体的有关度量。&
Feature Selection&特征选择 在模式识别系统开发过程中的一个步骤。旨在研究质量或观测能否用于将物体赋以一定类别。&
Feature space&特征空间 参见度量空间。&
Fourier transform&傅里叶变换 采用复指数作为核函数的一种线性变换。
Geometric correction&几何校正 采用几何变换消除几何畸变的一种图像复原技术。&
Gray level&灰度级 （1）和数字图像的像素相关连的值，它表示由该像素的原始景物点的亮度；（2）在某像素位置对图像的局部性质的数字化度量。&
Gray scale&灰度 在数字图像中所有可能灰度级的集合。&
Gray-scale transformation&灰度变换 在点运算中的一种函数，它建立了输入灰度和对应输出灰度的关系。&
Hankel transform&&&Hankel变换。&
Harmonic signal&谐波信号 由余弦实部和相同频率的正弦虚部组合的复数信号。&
Hermite function Hermite函数 具有偶实部和奇虚部的复值函数。&
High-pass filtering&高通滤波 图像增强（通常是卷积）运算，相对于低频部分它对高频部分进行了提升。&
Hole&洞 在二值图像中，由物体内点完全包围的连通的背景点。
Image&图像 对物理景物或其他图像的统一表示称为图像。
Image Compression&图像压缩 消除图像冗余或对图像近似的任一种过程，其目的是对图像以更紧凑的形式表示。
Image cording&图像编码 将图像变换成另一个可恢复的形式（如压缩）。
Image enhancement&图像增强 旨在提高图像视觉外观的任一处理。
Image matching&图像匹配 为决定两副图像相似程度对它们进行量化比较的过程。
Image-processing operation&图像处理运算 将输入图像变换为输出图像的一系列步骤。
Image reconstruction&图像重构 从非图像形式构造或恢复图像的过程。
Image registration&图像配准 通过将景物中的一幅图像与相同景物的另一幅图像进行几何运算，以使其中物体对准的过程。
Image restoration&图像恢复 通过逆图像退化的过程将图像恢复为原始状态的过程。
Image segmentation&图像分割 （1）在图像中检测并勾画出感兴趣物体的处理；（2）将图像分为不相连的区域。通常这些区域对应于物体以及物体所处的背景。
Interior pixel&内象素 在一幅二值图像中，处于物体内部的像素（相对于边界像素、外像素）。
Interpolation&插值 确定采样点之间采样函数的过程称为插值。&
Kernel&核 见卷积核。
Line detection&线检测 通过检查邻域将直线像素标识出来的一种图像分割技术。
Line pixel&直线像素 处于一条近似于直线的弧上的像素。
Local operation&局部运算 基于输入象素的一个邻域的像素灰度决定该像素输出灰度的图像处理运算，同邻域运算（对比：点运算）。
Local property&局部特征 在图像中随位置变化的感兴趣的特性（如：光学图像的亮度或颜色；非光学图像高度、温度、密度等）。
Lossness image compression&无损图像压缩 可以允许完全重构原图像的任何图像压缩技术。
Lossy image compression&有损图像压缩 由于包含近似，不能精确重构原图像的任何图像压缩技术。
Matched filtering&匹配滤波 采用匹配滤波器检测图像中特定物体的存在及其位量。
Measurement space&度量空间 在模式识别中，包含所有可能度量向量的n维向量空间。
Misclassification&误分类 在模式识别中，将物体误为别类的分类。
Multi-spectral image&多光谱图像 同一景物的一组图像，每一个是由电磁谱的不同波段辐射产生的。
Neighborhood&邻域 在给定像素附近的一像素集合。
Neighborhood operation&邻域运算 见局部运算（对比：点运算）。
Noise&噪声 一幅图像中阻碍感兴趣数据的识别和解释的不相关部分。
Noise reduction&噪声抑制 降低一幅图像中噪声的任何处理。
Object&目标，物体 在模式识别中，处于一二值图像中的相连象素的集合，通常对应于该图像所表示景物中的一个物体。
Optical image&光学图像 通过镜头等光学器件将景物中的光投射到一表面上的结果。
Pattern&模式 一个类的成员所表现出的共有的有意义的规则性，可以度量并可用于对感兴趣的物体进行分类。
Pattern class&模式类 可预先赋予一个物体的相互不包容的任一个类。
Pattern classification&模式分类 将物体赋予模式类的过程。
Pattern recognition&模式识别 自动或半自动地检测、度量、分类图像中的物体。
Pel&像素 图像元素（picture element）的缩写。
Perimeter&周长 围绕一物体的边界的周边距离。
Picture element&图像元素，像素 数字图像的最小单位。一幅数字图像的基本组成单元。
Pixel&像素 图像元素（picture element）的缩写。
Point operation&点运算 只根据对应像素的输入灰度值决定该像素输出灰度值的图像处理运算（对比：邻域运算）。
Quantitative image analysis&定量图像分析 从一幅数字图像中抽取定量数据的过程。
Quantization&量化 在每个象素处，将图像的局部特性赋予一个灰度集合中的元素的过程。
数字图象处理技术词汇表
Algebraic operation&代数运算 一种图像处理运算，包括两幅图像对应像素的和、差、积、商。
Aliasing&走样（混叠） 当图像像素间距和图像细节相比太大时产生的一种人工痕迹。
Arc&弧 图的一部分；表示一曲线一段的相连的像素集合。
Binary image&二值图像 只有两级灰度的数字图像（通常为0和1，黑和白）
Blur&模糊 由于散焦、低通滤波、摄像机运动等引起的图像清晰度的下降。
Border&边框 一副图像的首、末行或列。
Boundary chain code&边界链码 定义一个物体边界的方向序列。
Boundary pixel&边界像素 至少和一个背景像素相邻接的内部像素（比较：外部像素、内部像素）
Boundary tracking&边界跟踪 一种图像分割技术，通过沿弧从一个像素顺序探索到下一个像素将弧检测出。
Brightness&亮度 和图像一个点相关的值，表示从该点的物体发射或放射的光的量。
Change detection&变化检测 通过相减等操作将两幅匹准图像的像素加以比较从而检测出其中物体差别的技术。
Class&类 见模或类
Closed curve&封闭曲线 一条首尾点处于同一位置的曲线。
Cluster&聚类、集群 在空间（如在特征空间）中位置接近的点的集合。
Cluster analysis&聚类分析 在空间中对聚类的检测，度量和描述。
Concave&凹的 物体是凹的是指至少存在两个物体内部的点，其连线不能完全包含在物体内部（反义词为凸）
Connected&连通的
Contour encoding&轮廓编码 对具有均匀灰度的区域，只将其边界进行编码的一种图像压缩技术。
Contrast&对比度 物体平均亮度（或灰度）与其周围背景的差别程度
Contrast stretch&对比度扩展 一种线性的灰度变换
Convex&凸的 物体是凸的是指连接物体内部任意两点的直线均落在物体内部。
Convolution&卷积 一种将两个函数组合成第三个函数的运算，卷积刻画了线性移不变系统的运算。
Corrvolution kernel&卷积核&1，用于数字图像卷积滤波的二维数字阵列，2，与图像或信号卷积的函数。
Curve&曲线&1，空间的一条连续路径 ，2&表示一路径的像素集合（见弧、封闭曲线）。
Deblurring&去模糊&1一种降低图像模糊，锐化图像细节的运算。2&消除或降低图像的模糊，通常是图像复原或重构的一个步骤。
Decision rule&决策规则 在模式识别中，用以将图像中物体赋以一定量的规则或算法，这种赋值是以对物体特征度量为基础的。
Digital image&数字图像&1&表示景物图像的整数阵列 ，2&一个二维或更高维的采样并量化的函数，它由相同维数的连续图像产生，3&在矩形（或其他）网络上采样一连续函数，并才采样点上将值量化后的阵列。
Digital image processing&数字图像处理 对图像的数字化处理；由计算机对图片信息进行操作。
Digitization&数字化 将景物图像转化为数字形式的过程。
Edge&边缘&1&在图像中灰度出现突变的区域，2&属于一段弧上的像素集，在其另一边的像素与其有明显的灰度差别。
Edge detection&边缘检测 通过检查邻域，将边缘像素标识出的一种图像分割技术。
Edge enhancement&边缘增强 　通过将边缘两边像素的对比扩大来锐化图像边缘的一种图像处理技术。
Edge image&边缘图像 在边缘图像中每个像素要么标注为边缘，要么为非边缘。
Edge linking&边缘连接 在边缘图像中将边缘像素连成边缘的一种图像处理技术。
Edge operator&边缘算子 将图像中边缘像素标记出来的一种邻域算子。
Edge pixel&边缘像素 处于边缘上的像素
Enhance&增强 增加对比度或主观可视程度。
Exterior pixel&外像素 在二值图像中，处于物体之外的像素（相对于内像素）
False negative&负误识 在两类模式识别中，将属于物体标注为不属于物体的误分类
False positive&正误识 在两类模式识别中，将不属于物体标注为属于物体的误分类。
Feature&特征 物体的一种特性，它可以度量。有助于物体的分类。如大小，纹理，形状。
Feature extraction&特征检测 模式识别过程中的一个步骤，在该步骤中计算物体的有关度量。
Feature selection&特征选择 在模式识别系统开发过程中的一个步骤。旨在研究质量或观测能否用于将物体赋以一定类别。
Feature space&特征空间 参见度量空间
Fourier transform&傅立叶变换 采用复指数作为核函数的一种线性变换。
Geometric correction&几何校正 采用几何变换消除几何畸变的一种图像复原技术。
Gray level&灰度级&1和数字图像的像素相关连的值，它表示由该像素的原始景物点的亮度。2&在某像素位置对图像的局部性质的数字化度量。
Gray scale&灰度 在数字图像中所有可能灰度级的集合
Gray-scale transformation&灰度变换 在点运算中的一种函数，它建立了输入灰度和 对应输出灰度的关系
Hankel transform Hankel&变换
Harmonic signal&谐波信号 有余弦实部和相同频率的正弦虚部组合的复数信号
Hermite function Hermite&函数 具有偶实部和奇虚部的复值函数
Highpass filtering&高通滤波 图形增强（通常是卷积）运算，相对于低频部分它对高频部分进行了提升
Hole&洞 在二值图像中，由物体内点完全包围的连通的背景点
Image&图像 对物理景物或其他图像的统一表示称为图像
Image compression&图像压缩 消除图像冗余或对图像近似的任一种过程，其目的是对图像以更紧凑的形式表示
Image coding 图像编码 将图像变换成另一个可恢复的形式（如压缩）
Image enhancement 图像增强 旨在提高图像视觉外观的任一处理
Image matching 图像匹配 为决定两副图像相似程度对它们进行量化比较的过程。
Image-processing operation 图像处理运算 将输入图像变换为输出图像的一系列步骤
Image reconstruction 图像重构 从非图像形式构造或恢复图像的过程
Image registration 图像匹准 通过将景物中的一图幅像与相同景物的另一幅图像进行几何运算，以使其中物体对准的过程&
Image restoration 图像复原 通过逆图像退化的过程将图像恢复为原始状态的过程。
Image segmentation 图像分割&1&在图像中检测并勾画出感兴趣物体的处理，2&将图像分为不相连的区域。通常这些区域对应于物体以及物体所处的背景。
Interior pixel 内像素 在一幅二值图像中，处于物体内部的像素（相对与边界像素，外像素）
Interpolation 插值 确定采样点之间采样函数的过程称为插值
Line detection 线检测 通过检查邻域将直线像素标识出来的一种图像分割技术
Line pixel 直线像素 处于一条近似于直线的弧上的像素
Local operation 局部运算 基于输入像素的一个邻域的像素灰度决定该像素输出灰度的图像处理运算，同邻域运算（对比：点运算）
Local property 局部特征 在图像中随位置变化的感兴趣的特征（如光学图像的亮度或颜色；非光学图像高度、温度、密度等）
Lossless image compression 无失真图像压缩 可以允许完全重构原图像的任何图像压缩技术。
Lossy image compression 有失真图像压缩 由于包含近似，不能精确重构原图像的任何图像压缩技术
Matched filtering 匹配滤波 采用匹配波器检测图像中特定物体的存在及其位量
Measurement space 度量空间 在模式识别中，包含所有可能度量向量的n维向量空间
Misclassification 误分类 在模式识别中，将物体误为别类的分类
Multispectral image 多光谱图像 同一景物的一组图像，每一个是由电磁谱的不同波段辐射产生的
Neighborhood 邻域 在给定像素附近的一像素集合
Neighoorhood operation 邻域运算 见局部运算
Noise&噪音 一幅图像中阻碍感兴趣数据的识别和解释的不相关部分
Noise reduction 噪音抑制 降低一副图像中噪音的任何处理
Object 目标，物体 在模式识别中，处于一二值图像中的相连像素的集合，通常对应于该图像所表示景物中的一个物体
Optical image 光学图像 通过镜头等光学器件将景物中的光投射到一表面上的结果&
Pattern&模式 一个类的成员所表现出的共有的有意义的规则性，可以度量并可用于对感兴趣的物体分类
Pattern class 模式类 可赋予一个物体的相互不包容的预先定义的类别集合的任一个类
Pattern classification 模式分类 将物体赋予模式类的过程
Pattern recognition 模式识别 自动或半自动地检测、度量、分类图像中的物体
Pel 像素 图像元素（picture element ）的缩写
Perimeter 周长 围绕一物体的边界的周边距离
Picture element 图像元素 ，像素 数字图像的最小单位，一幅数字图像的基本组成单元
Pixel 像素 图像元素（picture element&）的缩写
Point operation 点运算 只根据对应像素的输入灰度值决定该像素输出灰度值的图像处理运算（对比：邻域运算）
Quantitative image analysis 图像定量分析 从一副数字图像中抽取定量数据的过程
Quantization 量化 在每一个像素处，将图像的局部特性赋予一个灰度集合中的元素的过程
Region 区域 一副图像中的相连子集
Region growing 区域增长 通过重复地求具有相似灰度或纹理的相邻子区域的并集形成区域的一种图像分割技术
Registered 匹准的 1 调准的状态 2 两幅或多幅图像已几何调准，其中的物体吻合
Registered image 已匹准图像 同一景物的两副（或以上）图像已相互调准好位置，从而使其中的物体具有相同的图像位置
Resolution 分辨率&1&在光学中指可分辨的点物体之间最小的分离距离，2&在图像处理中，指图像中相邻的点物体能够被分辨出的程度
Run 行程 在图像编码中，具有相同灰度的相连像素序列
Run length 行程长度，行程 在行程中像素的个数
Run length encoding 行程编码 图像行以行程序列表示的图像压缩技术，每一行程以一个给定的行程长度和灰度值定义
Sampling 采样 （根据采样网络）将图像分为像素并测量其上局部特性（如亮度、颜色）的过程
Scene 景物 客观物体的一种特色的布局
Sharp 清晰 关于图像细节的易分辨性
Sharpening 锐化 用以增强图像细节的一种图像处理技术
Sigmoid function Sigmoid 函数 S函数 形如S的一种函数，是一种灰度变化函数，它也可用于神经元网络中处理单元（PE）中的函数
Sinusoidal 正弦型的 具有正弦函数形状的函数类型
Smoothing 平滑 降低图像细节幅度的一种图形处理技术，通常用于降噪
Statistical pattern recognition 统计模式识别 采用概率和统计的方法将物体赋予模式类的一种模式识别
Structural pattern recognition 结构模式识别 为描述和分类物体，将物体表示为基元及其相互关系的一种模式识别方法
Syntactic pattern recognition 句法模式识别 采用自然或人工语言模式定义基元及相互关系的一种结构模式识别方法
System 系统 任何接收输入，产出输出的东西
Texture 纹理 在图像处理中，表示图像中灰度幅度及其局部变化的空间组织的一种属性
Thinning 细化 将物体削减为（单像素宽度）的细曲线的一种二值图像处理技术
Threshold&阈值 用以生产二值图像的一特定灰度
Thresholding 二值化 有灰度图产生二值图像的过程，如果输入像素的灰度值大于给定的阈值则输出像素赋为1，否则赋为0
Transter function传递函数 在线性移不变系统中，表达每一频率下的正弦型输入信号的幅值比例传递到输出信号上的频率函数
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