基于小波矩的图像内容识别技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·图像内容识别研究现状 | 第10-14页 |
| ·小波矩的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 图像内容识别技术 | 第17-28页 |
| ·基于颜色特征的图像内容识别 | 第17-21页 |
| ·颜色模型 | 第17-18页 |
| ·颜色特征的表达 | 第18-19页 |
| ·颜色关联图方法 | 第19-21页 |
| ·基于颜色特征的图像内容识别存在的主要问题 | 第21页 |
| ·基于纹理特征的图像内容识别 | 第21-24页 |
| ·纹理特征的描述 | 第21-23页 |
| ·利用灰度共生矩阵统计量的纹理描述方法 | 第23-24页 |
| ·基于纹理特征的图像内容识别存在的主要问题 | 第24页 |
| ·基于形状特征的图像内容识别 | 第24-26页 |
| ·形状特征的描述 | 第24-26页 |
| ·基于形状特征的图像内容识别存在的问题 | 第26页 |
| ·三种特征图像内容识别的比较 | 第26-28页 |
| 第3章 小波矩 | 第28-38页 |
| ·不变矩基本理论 | 第28-33页 |
| ·几何矩 | 第29-30页 |
| ·径向矩 | 第30-31页 |
| ·Legendre矩 | 第31-32页 |
| ·Zernike矩 | 第32-33页 |
| ·小波矩的构造 | 第33-36页 |
| ·利用小波变换模极大值的小波矩构造 | 第33-34页 |
| ·基于小波逼近系数的小波矩构造 | 第34-35页 |
| ·极坐标下的小波矩构造 | 第35-36页 |
| ·小波矩的特点 | 第36-38页 |
| 第4章 基于小波矩的图像内容识别 | 第38-49页 |
| ·基于小波矩的图像内容识别的算法 | 第38页 |
| ·归一化预处理 | 第38-40页 |
| ·小波基的选取 | 第40-46页 |
| ·常用小波函数 | 第40-45页 |
| ·小波基的选取原则 | 第45-46页 |
| ·相似性度量方法 | 第46-49页 |
| 第5章 图像检测 | 第49-57页 |
| ·小波矩算法软件设计 | 第49-50页 |
| ·小波矩不变性实验 | 第50-52页 |
| ·小波矩的图像内容识别实验 | 第52-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64-65页 |
