基于范例的图案创作关键技术研究
摘要 | 第1-13页 |
ABSTRACT | 第13-15页 |
第1章 引言 | 第15-22页 |
·研究背景 | 第15-17页 |
·理论研究背景 | 第15-16页 |
·应用背景 | 第16-17页 |
·难点及解决思路 | 第17-18页 |
·主要研究内容及创新点 | 第18-20页 |
·主要研究内容 | 第18-19页 |
·主要创新点 | 第19-20页 |
·研究框架和论文的结构 | 第20-22页 |
·研究框架 | 第20页 |
·论文的组织结构 | 第20-22页 |
第2章 相关工作 | 第22-31页 |
·计算机图案生成和数字化艺术 | 第22-24页 |
·计算机图案生成 | 第22-23页 |
·其它数字艺术创作方法 | 第23-24页 |
·基于范例的学习方法 | 第24-26页 |
·目标形状特征的描述 | 第26-28页 |
·相似性度量方法 | 第28-29页 |
·图像分割、交互方式与相关反馈 | 第29-30页 |
·小结 | 第30-31页 |
第3章 目标的特征描述和匹配 | 第31-62页 |
·引言 | 第31-32页 |
·精简的质心距傅立叶描述符 | 第32-37页 |
·描述符定义 | 第32-33页 |
·描述符的降维 | 第33-35页 |
·变换不变性及抗噪声能力 | 第35-37页 |
·目标形状的射线描述模型 | 第37-47页 |
·射线描述符的定义 | 第37-38页 |
·利用最大表决获得变换不变性 | 第38-43页 |
·相似度评分 | 第43-45页 |
·实验 | 第45-47页 |
·花卉图像的特征描述 | 第47-61页 |
·花卉图像的复杂性 | 第47-49页 |
·基于分类的特征选择算法及实验 | 第49-59页 |
·基于最近邻的目标匹配算法 | 第59-61页 |
·小结 | 第61-62页 |
第4章 感知一致的相似性度量方法 | 第62-81页 |
·引言 | 第62-63页 |
·基于加权归一化积相关的形状检索 | 第63-67页 |
·问题描述 | 第63-64页 |
·改进的归一化积相关 | 第64-65页 |
·实验结果 | 第65-67页 |
·基于隶属度的形状匹配 | 第67-73页 |
·问题描述 | 第67页 |
·基于特征空间划分的隶属函数构造方法 | 第67-70页 |
·实验结果 | 第70-73页 |
·基于模糊距离的形状识别 | 第73-80页 |
·问题描述 | 第73-74页 |
·特征值统计特性分析 | 第74-76页 |
·基于特征值分布的隶属函数构造方法 | 第76-78页 |
·实验结果 | 第78-80页 |
·小结 | 第80-81页 |
第5章 基于范例的图案创作方法及应用 | 第81-106页 |
·引言 | 第81-82页 |
·基于范例的图案创作方法 | 第82-89页 |
·方法概述 | 第82-83页 |
·由草图生成图案的创作流程 | 第83-84页 |
·由图像生成图案的创作流程 | 第84-86页 |
·范例库的组织 | 第86-89页 |
·纹样组织规则表示 | 第89-93页 |
·单独纹样 | 第89页 |
·二方连续纹样 | 第89-91页 |
·四方连续纹样 | 第91-93页 |
·基于草图的图案生成 | 第93-98页 |
·实验数据集 | 第93页 |
·草图分解和表示 | 第93-94页 |
·图元匹配 | 第94-95页 |
·图案生成 | 第95-97页 |
·连续纹样生成 | 第97-98页 |
·基于花卉图像的图案生成 | 第98-104页 |
·实验数据集 | 第98-100页 |
·特征提取与匹配 | 第100-101页 |
·图案生成 | 第101-102页 |
·其它图案生成实例 | 第102-104页 |
·小结 | 第104-106页 |
第6章 总结和展望 | 第106-109页 |
·全文总结 | 第106-107页 |
·未来工作展望 | 第107-109页 |
参考文献 | 第109-118页 |
致谢 | 第118-119页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第119-120页 |
攻读学位期间的专利、著作权和科研项目 | 第120-121页 |
学位论文评阅及答辩情况 | 第121-123页 |
外文论文 | 第123-148页 |
Paper Ⅰ | 第123-134页 |
Paper Ⅱ | 第134-148页 |