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图像的纹理特征提取与力/触觉表达研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 力/触觉表达技术概述第9页
    1.2 力/触觉表达技术的应用第9-11页
    1.3 力/触觉表达技术的研究背景及现状第11-13页
        1.3.1 力/触觉表达系统概述第11-12页
        1.3.2 纹理力/触觉表达技术研究第12-13页
    1.4 本文研究内容及章节安排第13-17页
        1.4.1 研究内容第13-14页
        1.4.2 章节安排第14-17页
第二章 基于马尔科夫随机场的纹理图像分割第17-31页
    2.1 引言第17页
    2.2 纹理图像分割技术概述第17-18页
    2.3 纹理特征向量的提取第18-20页
        2.3.1 基于分数阶微分的纹理特征提取第18-19页
        2.3.2 基于灰度共生矩阵的纹理特征提取第19-20页
    2.4 基于马尔科夫随机场模型的图像分割第20-24页
        2.4.1 马尔科夫随机场理论第20-22页
        2.4.2 马尔科夫随机场建模第22-23页
        2.4.3 ICM算法第23-24页
    2.5 模糊熵后处理第24-25页
    2.6 图像分割实验分析第25-30页
        2.6.1 分割质量定量评估标准第25-26页
        2.6.2 参数选择实验分析第26-28页
        2.6.3 不同分割方法对比实验分析第28-30页
    2.7 本章小结第30-31页
第三章 基于分数阶微积分的图像降噪和纹理提取方法研究第31-59页
    3.1 引言第31页
    3.2 分数阶微积分理论介绍第31-33页
        3.2.1 分数阶微积分的Riemann-Liouville定义第31-32页
        3.2.2 分数阶微积分的Grumwald-Letnikov定义第32页
        3.2.3 分数阶微积分的频域变换第32-33页
    3.3 分数阶前后向积分和滤波第33-47页
        3.3.1 分数阶积分离散化推导第34页
        3.3.2 分数阶前后向积分和滤波算子第34-36页
        3.3.3 分数阶前后向积分和滤波实验分析第36-47页
    3.4 分数阶前后向微分差纹理提取第47-56页
        3.4.1 分数阶微分离散化推导第48-50页
        3.4.2 分数阶前后向微分差纹理提取算子第50-51页
        3.4.3 分数阶前后向微分差纹理提取实验分析第51-56页
    3.5 本章小结第56-59页
第四章 面向触觉感知的图像特征提取第59-81页
    4.1 引言第59页
    4.2 基于相对全变分的图像分解第59-69页
        4.2.1 图像分解概述第59-60页
        4.2.2 RTV模型第60-62页
        4.2.3 目标方程的数值计算解法第62-63页
        4.2.4 实验分析第63-69页
    4.3 基于级联高斯滤波的图像连续轮廓提取第69-77页
        4.3.1 图像连续轮廓提取概述第69-70页
        4.3.2 边缘切向流第70-71页
        4.3.3 基于流场的级联高斯滤波第71-73页
        4.3.4 实验分析第73-77页
    4.4 构建力/触觉表达信息图第77-79页
    4.5 本章小结第79-81页
第五章 力/触觉表达系统及实验第81-93页
    5.1 引言第81页
    5.2 力/触觉表达系统软硬件介绍第81-88页
        5.2.1 力/触觉表达系统硬件介绍第81页
        5.2.2 力/触觉表达系统软件平台第81-88页
    5.3 力/触觉表达实验与分析第88-92页
        5.3.1 基于分数阶前后向微分差纹理特征提取方法的力/触觉表达实验第88-90页
        5.3.2 基于面向触觉感知的图像特征提取方法的力/触觉表达实验第90-92页
    5.4 本章总结第92-93页
第六章 总结与展望第93-95页
    6.1 本文研究工作总结第93页
    6.2 后续研究工作展望第93-95页
致谢第95-97页
参考文献第97-101页
作者在学期间的成果第101页

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