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基于第二代bandelet变换的纹理图像分割

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·课题的背景和意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-14页
   ·本文的主要工作第14-16页
第2章 多尺度几何分析第16-24页
   ·wavelet第16-18页
   ·ridgelet第18-19页
   ·curvelet第19-21页
   ·contourlet第21-23页
   ·bandelet第23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 第二代bandelet变换理论第24-34页
   ·第一代bandelet变换第24-28页
   ·第二代bandelet变换第28-33页
     ·图像的四叉树预分割第28-29页
     ·最优几何流方向的选择第29-31页
     ·四叉树的获取第31-32页
     ·第二代bandelet变换实现步骤第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第4章 基于统计模式分类的图像分割第34-48页
   ·经典分割算法概述第34-38页
     ·基于阈值的分割第35页
     ·基于边缘的分割第35-37页
     ·基于区域特性的分割第37页
     ·基于神经网络的分割第37-38页
     ·基于数学形态的分割第38页
   ·统计模式分类理论在分割中的应用第38-44页
     ·统计模式分类概述第38-40页
     ·k均值聚类第40-42页
     ·FCM聚类第42-44页
   ·图像分割评价第44-47页
     ·图像分割评价概述第44-45页
     ·分割评价准则第45-47页
   ·本章小结第47-48页
第5章 第二代bandelet变换在图像分割中的应用第48-56页
   ·确定分类特征第48-50页
     ·滑动窗口的选择第48页
     ·最优几何流方向的选择第48-49页
     ·方向特征的优化处理第49-50页
   ·算法第50页
   ·仿真实验及对比分析第50-54页
     ·应用二代bandelet变换的k均值聚类分割第51-52页
     ·应用第二代bandelet变换的FCM聚类分割第52-54页
     ·实验结果分析第54页
   ·本章小结第54-56页
结论与展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-63页
攻读硕士学位期间发表的论文第63页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第63页

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