纹理图像特征提取与聚类集成
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作及创新 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 第二章 基于模糊及分块主纹理谱的图像聚类 | 第12-23页 |
| ·分块主纹理谱特征提取 | 第12-14页 |
| ·颜色模型 | 第12页 |
| ·分块主纹理谱方法 | 第12-14页 |
| ·基于模糊的CS-LBP描述符 | 第14-18页 |
| ·CS-LBP与ICS-LBP | 第14-15页 |
| ·模糊纹理单元 | 第15页 |
| ·隶属函数的构建 | 第15-18页 |
| ·FCS-LBP的计算 | 第18页 |
| ·算法步骤描述 | 第18-19页 |
| ·实验结果及评价 | 第19-22页 |
| ·图像库 | 第19-20页 |
| ·性能评价 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 一种具有旋转鲁棒性的纹理谱描述子 | 第23-32页 |
| ·旋转不变的纹理谱方法介绍 | 第23-24页 |
| ·旋转不变一致LBP特征 | 第23页 |
| ·纹理模式等价类方法 | 第23-24页 |
| ·纹理谱的旋转不变性比较 | 第24-25页 |
| ·旋转鲁棒性分析 | 第24-25页 |
| ·新的描述子 | 第25页 |
| ·ECS-LBP纹理谱与移位叠加法 | 第25-27页 |
| ·新纹理谱旋转的移位表示 | 第25-26页 |
| ·移位叠加法 | 第26-27页 |
| ·实验结果及评价 | 第27-30页 |
| ·图像库 | 第27-28页 |
| ·性能评价 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 基于最大内聚度基准的加权投票聚类集成 | 第32-42页 |
| ·聚类集成 | 第32-33页 |
| ·投票问题 | 第33-34页 |
| ·改进的算法 | 第34-37页 |
| ·基准选择 | 第34-35页 |
| ·权值设定 | 第35-36页 |
| ·算法描述 | 第36-37页 |
| ·普通数据集上的性能测试 | 第37-40页 |
| ·实验环境 | 第37页 |
| ·五种共识函数比较 | 第37-38页 |
| ·WVMC与TVA的比较 | 第38-39页 |
| ·稳定性比较 | 第39-40页 |
| ·纹理图像的结果及评价 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 结论与展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第48页 |
