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图像纹理特征提取的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第8-13页
   ·研究背景与意义第8页
   ·应用与研究意义第8-10页
   ·纹理特征提取的研究现状与发展趋势第10-12页
   ·主要研究内容第12页
   ·本文的组织结构第12-13页
第2章 物体纹理特征的表达方法第13-19页
   ·基纹理的定义第13-14页
   ·纹理特征的表达方法第14-18页
     ·统计法第14-16页
     ·结构分析法第16-17页
     ·频谱分析法第17页
     ·模型法第17-18页
   ·本章小结第18-19页
第3章 灰度共生距阵算法的研究与改进第19-32页
   ·算法描述第19-20页
   ·算法中影响的元素第20页
   ·灰度共生矩阵的主要特征值第20-23页
     ·图像纹理特征值比较以常用特征值第23页
   ·灰度-梯度共生矩阵的算法改进第23-29页
     ·灰度共生矩阵在旋转纹理特征表示中的缺点:第23-24页
     ·传统的灰度-梯度共生矩阵第24-25页
     ·实验步骤第25-26页
     ·灰度共生矩阵算法试验结果第26-27页
     ·灰度-梯度共生矩阵方法第27页
     ·实验结果分析第27-28页
     ·实验总结第28-29页
   ·灰度邻域基元共生矩阵第29-32页
     ·纹理基元矩阵第29-30页
     ·正规化处理灰度共生矩阵第30页
     ·检索方法第30-31页
     ·实验结果第31页
     ·结论第31-32页
第4章 小波变换的改进算法提取图像理特征第32-47页
   ·小波变换的理论基础第32-36页
     ·连续小波变换第32-34页
     ·离散小波变换第34-35页
     ·不完全树结构小波变换第35-36页
   ·对数-极坐标变换算法的缺陷第36-40页
     ·、问题分析第36-38页
     ·引入细化参数改进算法第38-39页
     ·对数一极坐标变换的平移问题第39-40页
   ·算法的改进步骤第40-41页
     ·图像的自相关图像的引入第40页
     ·对数极坐标的细化参数第40页
     ·引入对数一极坐标变换之后的自相关图像第40-41页
     ·采用 Daubechies-3 进行不完全树小波变换第41页
   ·实验步骤第41-43页
     ·图像数据库的准备第41页
     ·算法检验第41-43页
   ·几种经典算法第43-46页
     ·自相关函数验证第43-44页
     ·小波分解算法第44-45页
     ·抗几何形变算法第45-46页
   ·结果比较第46-47页
第5章 工作结论与展望第47-48页
攻读硕士学位期间发表的论文和参与的项目第48-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-52页

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