基于多维特征融合的地震剖面相似性研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第9-10页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第9-10页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第10页 |
| 1.4 本文结构 | 第10-12页 |
| 第二章 纹理特征提取方法 | 第12-26页 |
| 2.1 局部二进制模式 | 第12-16页 |
| 2.1.1 经典局部二进制模式 | 第13-14页 |
| 2.1.2 圆形LBP模式 | 第14页 |
| 2.1.3 旋转不变LBP模式 | 第14-15页 |
| 2.1.4 旋转不变等价LBP模式 | 第15-16页 |
| 2.2 方向测度法 | 第16-17页 |
| 2.3 灰度共生矩阵法 | 第17-20页 |
| 2.4 加权灰度共生矩阵法 | 第20-23页 |
| 2.4.1 邻域点数确定 | 第21-22页 |
| 2.4.2 加权特征确定 | 第22页 |
| 2.4.3 加权特征归一化 | 第22页 |
| 2.4.4 加权特征提取 | 第22-23页 |
| 2.5 相关应用 | 第23-25页 |
| 2.5.1 标准自然纹理图分类 | 第23-24页 |
| 2.5.2 特殊纹理图分类 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 图像相似性度量方法 | 第26-32页 |
| 3.1 特征加工 | 第26-27页 |
| 3.1.1 内部归一化 | 第26页 |
| 3.1.2 直方图化 | 第26-27页 |
| 3.2 相似度度量 | 第27-29页 |
| 3.2.1 距离度量 | 第27-28页 |
| 3.2.2 相关度量 | 第28页 |
| 3.2.3 直方图相交法 | 第28-29页 |
| 3.2.4 直方图匹配法 | 第29页 |
| 3.2.5 卡方检验统计法 | 第29页 |
| 3.3 图像相似度的应用 | 第29-30页 |
| 3.3.1 图像分类 | 第29-30页 |
| 3.3.2 图像匹配 | 第30页 |
| 3.3.3 图像检索 | 第30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 融合多特征的纹理特征提取算法 | 第32-37页 |
| 4.1 Haar型LBP特征分析 | 第32-33页 |
| 4.2 融合算法 | 第33-36页 |
| 4.2.1 高斯加权矩阵 | 第33-34页 |
| 4.2.2 阈值和融合特征 | 第34-35页 |
| 4.2.3 算法描述 | 第35-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 相似性分析 | 第37-57页 |
| 5.1 MATLAB简介 | 第37页 |
| 5.2 融合算法的分析 | 第37-41页 |
| 5.2.1 分析数据 | 第37-38页 |
| 5.2.2 纹理特征提取效果分析 | 第38-39页 |
| 5.2.3 自然纹理图分类结果分析 | 第39-40页 |
| 5.2.4 算法客观性与局部性分析 | 第40-41页 |
| 5.3 地震剖面图的内部相似性分析 | 第41-44页 |
| 5.3.1 子剖面图的融合特征提取 | 第42页 |
| 5.3.2 特征直方图化 | 第42-43页 |
| 5.3.3 子剖面图相似性分析 | 第43-44页 |
| 5.4 自然纹理图的外部相似性分析 | 第44-56页 |
| 5.4.1 融合特征提取 | 第45-46页 |
| 5.4.2 特征直方图化 | 第46-47页 |
| 5.4.3 纹理图相似性分析 | 第47-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 结论 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间所发表的论文 | 第62-63页 |
