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基于Gabor滤波的纹理分割研究与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 纹理分割研究现状第12-14页
        1.2.1 纹理性质第12-13页
        1.2.2 纹理分割第13-14页
    1.3 本文的主要贡献与创新第14-15页
    1.4 本文的结构安排第15-16页
第二章 纹理分割算法第16-30页
    2.1 基于统计的纹理分割第16-24页
        2.1.1 灰度直方图分析法第16-18页
        2.1.2 灰度共生矩阵第18-23页
        2.1.3 灰度级行程长度第23页
        2.1.4 空间自相关函数法第23-24页
    2.2 基于结构的纹理分割第24-27页
    2.3 基于模型的纹理分割第27-29页
    2.4 基于频谱的纹理分割第29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 GABOR滤波参数及其选取第30-47页
    3.1 Gabor滤波器第30-32页
    3.2 Gabor滤波器参数第32-39页
        3.2.1 带宽第32-37页
        3.2.2 方向参数与波长参数第37-38页
        3.2.3 椭圆长宽比第38-39页
    3.3 Gabor滤波参数选取第39-45页
    3.4 Gabor特征提取第45-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第四章 基于GABOR的纹理分割及其改进第47-75页
    4.1 纹理分割框架及其中间环节的处理技术第47-65页
        4.1.1 特征处理第47-53页
            4.1.1.1 特征预处理第48-49页
            4.1.1.2 特征滤波第49-53页
        4.1.2 特征聚类第53-65页
            4.1.2.1 不同特征聚类对比与分析第53-59页
            4.1.2.2 K-means聚类第59-60页
            4.1.2.3 K-means聚类两个关键步骤研究与分析第60-65页
    4.2 基于Gabor滤波的纹理分割第65-69页
        4.2.1 针对不同最大频率的实验第65-66页
        4.2.2 针对频率个数的实验第66-67页
        4.2.3 针对滤波种类的实验第67-68页
        4.2.4 针对K-means距离定义的实验第68-69页
    4.3 基于Gabor滤波的纹理分割改进算法第69-73页
        4.3.1 特征融合第69-70页
            4.3.1.1 位置特征第70页
        4.3.2 改进算法的实验结果第70-73页
            4.3.2.1 针对特征融合的实验第70-71页
            4.3.2.2 作用在其他不同多纹理图像上的实验第71-72页
            4.3.2.3 两种融合算法的比较第72-73页
    4.4 实验总结第73页
    4.5 本章小结第73-75页
第五章 基于GABOR滤波的纹理分割软件系统第75-90页
    5.1 软件系统需求及概述第75-76页
    5.2 总体结构方案设计第76-79页
        5.2.1 数据库设计第77-78页
        5.2.2 数据传递第78-79页
        5.2.3 菜单项设计第79页
    5.3 界面与功能实现第79-89页
        5.3.1 登录界面第79-81页
        5.3.2 主窗口第81-82页
        5.3.3 菜单第82-89页
            5.3.3.1 文件第82-83页
            5.3.3.2 融合第83-84页
            5.3.3.3 分析第84-86页
            5.3.3.4 聚类第86-87页
            5.3.3.5 扩展第87-88页
            5.3.3.6 日志第88页
            5.3.3.7 查看第88页
            5.3.3.8 帮助第88-89页
    5.4 本章小结第89-90页
第六章 总结与展望第90-91页
    6.1 全文总结第90页
    6.2 后续工作展望第90-91页
致谢第91-92页
参考文献第92-96页
攻读硕士学位期间取得的成果第96页

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