| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 图像纹理特征研究现状 | 第15-24页 |
| 1.1.1 基于统计纹理特征的方法 | 第17-18页 |
| 1.1.2 基于结构纹理特征的方法 | 第18页 |
| 1.1.3 基于模型纹理特征的方法 | 第18-19页 |
| 1.1.4 基于纹理特征的频谱分析方法 | 第19-22页 |
| 1.1.5 基于联合分析的方法 | 第22页 |
| 1.1.6 课题研究背景及研究意义 | 第22-24页 |
| 1.2 本文的研究目标和研究内容 | 第24-28页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第24-25页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第25-28页 |
| 第2章 模拟视网膜采样模式和局部邻域强度关系模式特征 | 第28-61页 |
| 2.1 局部二元模式统计模型介绍图 | 第30-40页 |
| 2.1.1 基本的局部二值模式 | 第30-34页 |
| 2.1.2 旋转不变的局部二元模式 | 第34-36页 |
| 2.1.3 旋转不变的统一局部二元模式 | 第36-40页 |
| 2.2 模拟视网膜的像素到子区域采样结构 | 第40-47页 |
| 2.2.1 多区域块的局部二元模式表达 | 第41-43页 |
| 2.2.2 生物视网膜采样模式 | 第43-46页 |
| 2.2.3 结合像素和子块图像区域的模拟视网膜采样模式 | 第46-47页 |
| 2.3 局部邻域强度关系模式 | 第47-52页 |
| 2.3.1 中心对称的局部二元模式 | 第48-49页 |
| 2.3.2 局部邻域强度关系模式特征 | 第49-52页 |
| 2.3.3 可分辨的中心像素量化描述子 | 第52页 |
| 2.4 实验结果分析 | 第52-59页 |
| 2.4.1 实验配置与参数估计 | 第52-54页 |
| 2.4.2 在Outex纹理数据库上的测试结果 | 第54-59页 |
| 2.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第3章 局部二元环方向导数和局部二元环方向模式特征 | 第61-89页 |
| 3.1 基于局部二元模式变种的特征 | 第61-69页 |
| 3.1.1 局部二元模式完备模型 | 第62-64页 |
| 3.1.2 基于图像子块的局部二元模式 | 第64-66页 |
| 3.1.3 扩展的局部二元模式 | 第66-69页 |
| 3.2 局部环方向高阶差分模式特征 | 第69-74页 |
| 3.2.1 有限差分算子 | 第69-71页 |
| 3.2.2 环方向导数算子 | 第71-73页 |
| 3.2.3 局部二元环方向差分特征 | 第73-74页 |
| 3.3 局部环方向模式特征 | 第74-76页 |
| 3.3.1 环方向模式算子 | 第74-75页 |
| 3.3.2 局部二元环方向模式特征 | 第75-76页 |
| 3.4 基于联合统计的特征融合分析 | 第76-77页 |
| 3.5 实验结果分析 | 第77-88页 |
| 3.5.1 实验配置与参数估计 | 第77-81页 |
| 3.5.2 在Outex纹理数据库上的测试结果 | 第81-82页 |
| 3.5.3 在CUReT纹理数据库上的测试结果 | 第82-85页 |
| 3.5.4 在KTH-TIPS纹理数据库上的测试结果 | 第85-87页 |
| 3.5.5 特征维度的比较与分析 | 第87-88页 |
| 3.6 本章小节 | 第88-89页 |
| 第4章 结合空间显著性和局部单演二元模式人脸表情识别 | 第89-98页 |
| 4.1 单演信号分析 | 第91-92页 |
| 4.2 融合空间显著性的局部单演二元模式特征 | 第92-97页 |
| 4.2.1 基于PTP采样结构的局部单演幅度、相位和方向二元模式特征 | 第92-93页 |
| 4.2.2 局部单演特征直方图与空间显著性相结合的加权特征 | 第93-94页 |
| 4.2.3 融合局部单演幅度、相位和方向的加权特征 | 第94-97页 |
| 4.3 本章小结 | 第97-98页 |
| 第5章 基于机器视觉的轨铁道扣件自动追踪及检测 | 第98-112页 |
| 5.1 基于平均区域强度和灰度投影残差的扣件区域粗定位 | 第101-105页 |
| 5.1.1 铁道线路图像特征分析 | 第101-102页 |
| 5.1.2 基于区域平均灰度强度及灰度投影残差的扣件区域粗定位 | 第102-105页 |
| 5.2 基于压缩感知的扣件跟踪精确定位及状态检测 | 第105-108页 |
| 5.2.1 压缩感知及随机测量矩阵 | 第105-106页 |
| 5.2.2 基于视觉追踪的扣件区域精确定位 | 第106-107页 |
| 5.2.3 基于压缩感知的特征降维 | 第107-108页 |
| 5.3 实验分析 | 第108-110页 |
| 5.3.1 实验方法 | 第108-110页 |
| 5.3.2 关键参数的设置及检测结果分析 | 第110页 |
| 5.4 本章小结 | 第110-112页 |
| 结论与展望 | 第112-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 附录 | 第116-119页 |
| 参考文献 | 第119-130页 |
| 攻读博士期间发表论文及科研成果 | 第130-131页 |
