| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 专用术语 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-13页 |
| 1.2 论文的研究意义和主要内容 | 第13页 |
| 1.3 论文的结构和安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像特征描述及提取方法 | 第15-23页 |
| 2.1 图像特征描述 | 第15-16页 |
| 2.2 图像特征的分类 | 第16-21页 |
| 2.2.1 图像的点、线、面特征 | 第16-18页 |
| 2.2.2 图像的纹理形状特征 | 第18页 |
| 2.2.3 图像颜色特征 | 第18-19页 |
| 2.2.4 图像的统计特征 | 第19-21页 |
| 2.3 图像特征提取的评价 | 第21-22页 |
| 2.4 图像特征提取的发展和应用 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于小波变换的图像预处理方法研究与实现 | 第23-43页 |
| 3.1 小波变换技术简介 | 第23-27页 |
| 3.2 图像预处理技术简介 | 第27-32页 |
| 3.2.1 图像直方图与直方图均衡化 | 第28-30页 |
| 3.2.2 小波阈值去噪方法简介 | 第30-31页 |
| 3.2.3 图像增强质量评价标准 | 第31-32页 |
| 3.3 基于小波变换的图像预处理方法研究 | 第32-37页 |
| 3.3.1 传统图像预处理方法的不足 | 第32-33页 |
| 3.3.2 基于小波分频与图像直方图的图像特征增强方法研究 | 第33-36页 |
| 3.3.3 基于小波分频和小波阈值去噪方法的研究 | 第36-37页 |
| 3.4 基于小波变换的图像预处理方法的实现 | 第37-42页 |
| 3.4.1 基于小波变换的图像预处理方法的实现步骤 | 第37-39页 |
| 3.4.2 基于小波变换的图像预处理方法的实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于循环特征移动的Gabor变换的图像纹理特征提取方法研究与实现 | 第43-57页 |
| 4.1 Gabor变换简介 | 第43-51页 |
| 4.1.1 离散Gabor变换 | 第44-48页 |
| 4.1.2 Gabor滤波器组 | 第48-51页 |
| 4.2 基于循环特征移动的Gabor变换的图像纹理特征提取方法研究 | 第51-54页 |
| 4.2.1 Gabor纹理特征向量的获取与能量函数的构造 | 第51-52页 |
| 4.2.2 图像纹理特征向量的循环移动 | 第52-53页 |
| 4.2.3 纹理特征向量相似性评价 | 第53-54页 |
| 4.3 基于循环特征移动的Gabor图像纹理特征提取方法实现 | 第54-56页 |
| 4.3.1 基于循环特征移动的Gabor图像纹理特征提取方法的实现步骤 | 第54-55页 |
| 4.3.2 基于循环特征移动的Gabor图像纹理特征实现结果及分析 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 工程实践应用 | 第57-61页 |
| 5.1 项目背景 | 第57-59页 |
| 5.1.1 UT-2000IV型微机防误操作系统简介 | 第57-58页 |
| 5.1.2 UT-2000Ⅳ型微机防误操作系统的基本防误原理及其操作步骤 | 第58-59页 |
| 5.2 算法在UT-2000IV型微机防误操作系统中的应用 | 第59-61页 |
| 5.2.1 实现思想 | 第59-60页 |
| 5.2.2 具体的实现步骤 | 第60-61页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
