基于小波变换技术的纹理特征提取技术的研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
第1章 绪论	第10-17页
·引言	第10-11页
·纹理的基本概念	第11-12页
·纹理的定义	第11-12页
·纹理的分类	第12页
·纹理特征提取技术的发展与现状	第12-14页
·纹理分类技术的历史与现状	第14-15页
·论文的主要研究内容与结构	第15-17页
第2章 纹理特征提取的一般研究方法	第17-36页
·传统的纹理特征提取方法	第17-26页
·基于统计的提取方法	第17-20页
·基于结构的提取方法	第20-21页
·基于模型的提取方法	第21-23页
·基于滤波的提取方法	第23-26页
·基于小波变换技术的纹理分析方法	第26-34页
·小波变换的基本原理	第27-31页
·基于塔式小波的纹理分析算法	第31-32页
·基于树状小波的纹理分析算法	第32-33页
·基于复小波的纹理分析算法	第33-34页
·方法比较（实验效果比较）	第34页
·本章小结	第34-36页
第3章 基于改进滤波器的双树复小波变换技术	第36-47页
·二元对偶树复小波	第36-41页
·基于二元对偶树复小波技术的纹理分析算法	第41-43页
·改进的分析算法	第43-46页
·本章小结	第46-47页
第4章 图像纹理分类	第47-61页
·图像的纹理分类	第47-50页
·基于BP 神经网络的分类算法	第50-52页
·基于支持向量机的分类算法	第52-60页
·支持向量机基本原理	第52-55页
·线性支持向量机	第55-56页
·非线性支持向量机	第56-57页
·分类算法实现	第57-60页
·本章小结	第60-61页
第5章 工程应用	第61-63页
·在无人机上的应用	第61-62页
·在其他领域的应用与发展	第62-63页
结论	第63-65页
参考文献	第65-68页
致谢	第68-69页
攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文	第69页