| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·纹理的定义和特点 | 第9页 |
| ·本文的选题意义及国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·主要工作及内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 经验模态分解 | 第15-25页 |
| ·EMD 方法及相关概念 | 第15-19页 |
| ·瞬时频率 | 第15-16页 |
| ·内蕴模态函数 | 第16-17页 |
| ·筛分过程 | 第17-19页 |
| ·EMD 中的边界效应 | 第19-24页 |
| ·一维EMD 中的边界效应及其已有的抑制方法 | 第19-21页 |
| ·一维EMD 抑制边界效应及信号分解实验及分析 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 二维经验模态分解方法及其改进 | 第25-39页 |
| ·二维经验模态分解 | 第26-32页 |
| ·BEMD 分解过程 | 第26页 |
| ·极值确定方式 | 第26-27页 |
| ·基于Delaunay 三角剖分和三次插值的二维包络构造方法 | 第27-29页 |
| ·基于紧支撑径向基函数插值的二维包络构造方法 | 第29-32页 |
| ·改进的BEMD 方法 | 第32-35页 |
| ·试验结果及分析 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-39页 |
| 第四章 基于二维EMD 的纹理分类方法 | 第39-48页 |
| ·纹理图像的BEMD 分解 | 第40-41页 |
| ·纹理图像的瞬时频率估计 | 第41-42页 |
| ·基于二维EMD 的纹理分类方法 | 第42-47页 |
| ·纹理特征提取 | 第42-43页 |
| ·训练过程 | 第43页 |
| ·分类过程 | 第43-44页 |
| ·试验结果及分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于BEMD 和FCM 聚类的纹理分割方法 | 第48-54页 |
| ·基于BEMD 的纹理特征提取 | 第48-49页 |
| ·改进的模糊C 均值聚类算法 | 第49-51页 |
| ·试验结果 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第60页 |