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基于图像识别的油画真伪鉴别方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 课题背景及研究意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.3 论文主要研究内容和改进点第11页
    1.4 论文的组织结构第11-13页
第二章 图像的预处理第13-20页
    2.1 概述第13页
    2.2 图像尺度的归一化第13-14页
    2.3 图像的增强第14-19页
        2.3.1 灰度修正第14-15页
        2.3.2 平滑滤波第15-16页
        2.3.3 图像锐化第16-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第三章 基于形状的油画艺术风格计算及分析第20-31页
    3.1 概述第20-21页
    3.2 HIS空间多尺度多结构元形态学边缘检测第21-25页
        3.2.1 RGB模型到HSL模型的转换第21-22页
        3.2.2 多结构元彩色形态算子定义第22页
        3.2.3 结构元素的确定第22-23页
        3.2.4 算法描述第23页
        3.2.5 实验结果第23-25页
        3.2.6 结束语第25页
    3.3 有效区域分割第25-28页
    3.4 艺术风格的特征提取及分析第28-31页
第四章 基于颜色和纹理的油画艺术风格计算及分析第31-44页
    4.1 颜色特征提取第31-35页
        4.1.1 概述第31-32页
        4.1.2 HSV颜色直方图第32-34页
        4.1.3 基于直方图的统计特征第34-35页
    4.2 纹理特征提取第35-41页
        4.2.1 概述第35-36页
        4.2.2 灰度共生矩阵的定义第36-39页
        4.2.3 基于灰度共生矩阵的统计特性第39-41页
    4.3 图像的其它特征提取第41-44页
第五章 多特征融合的油画真伪鉴别第44-55页
    5.1 图像数据融合鉴别第44-46页
    5.2 特征级数据融合的实现第46-48页
        5.2.1 特征提取第46页
        5.2.2 基于主元分析的特征级数据融合第46-48页
    5.3 决策级数据融合的实现第48-51页
        5.3.1 图像的神经网络识别第48-50页
        5.3.2 基于多数投票法的决策级数据融合第50-51页
    5.5 实验结果及分析第51-55页
        5.5.1 实验条件第51-52页
        5.5.2 特征提取第52-53页
        5.5.3 数据融合的分类鉴别第53-55页
第六章 结束语第55-57页
    6.1 论文总结第55页
    6.2 下一步工作第55-57页
参考文献第57-62页
攻读硕士期间主要的研究成果第62-63页
致谢第63页

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