彩色纹理图像特征提取与分类研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 纹理特征提取研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 模式分类方法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 灰度纹理特征提取方法 | 第16-27页 |
| 2.1 纹理的基本概念 | 第16页 |
| 2.2 灰度纹理特征提取方法 | 第16-26页 |
| 2.2.1 灰度共生矩阵 | 第17页 |
| 2.2.2 局部二值模式 | 第17-19页 |
| 2.2.3 局部二值模式的几种变形 | 第19-23页 |
| 2.2.4 小波变换 | 第23-25页 |
| 2.2.5 Gabor滤波器 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 彩色纹理特征提取方法及支持向量机理论 | 第27-50页 |
| 3.1 彩色纹理特征提取 | 第27-37页 |
| 3.1.1 常见的彩色空间 | 第27-29页 |
| 3.1.2 几种彩色纹理提取方法 | 第29-35页 |
| 3.1.3 单一彩色空间局部对抗色极值模式 | 第35-37页 |
| 3.2 支持向量机分类器 | 第37-44页 |
| 3.2.1 线性可分模型 | 第38-40页 |
| 3.2.2 近似线性可分模型 | 第40-41页 |
| 3.2.3 线性不可分模型 | 第41-42页 |
| 3.2.4 多分类器 | 第42-44页 |
| 3.3 核函数 | 第44-45页 |
| 3.4 实验与分析 | 第45-49页 |
| 3.4.1 数据集介绍 | 第45-47页 |
| 3.4.2 核函数对分类结果的影响实验 | 第47页 |
| 3.4.3 核函数参数对分类效果的影响 | 第47-49页 |
| 3.4.4 几种彩色纹理提取方法的对比实验 | 第49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 单一彩色空间自适应局部对抗色极值模式 | 第50-58页 |
| 4.1 中值二值模式 | 第50-51页 |
| 4.2 自适应阈值选择 | 第51-53页 |
| 4.3 实验与分析 | 第53-57页 |
| 4.3.1 自适应窗口最大值对实验结果的影响 | 第54页 |
| 4.3.2 几种方法的对比试验 | 第54-55页 |
| 4.3.3 对噪声纹理图像的实验 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |
