纹理图像的反射分量分离及光谱压缩
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-30页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·图像处理研究现状及发展动态 | 第10-11页 |
| ·图像处理技术概述 | 第10页 |
| ·未来发展方向 | 第10-11页 |
| ·反射分量分离理论概述 | 第11-20页 |
| ·彩色纹理图像简介 | 第11-12页 |
| ·漫反射颜色模型 | 第12-14页 |
| ·图像分割的基本方法 | 第14-20页 |
| ·光谱压缩理论概述 | 第20-28页 |
| ·多光谱彩色纹理图像简介 | 第20-21页 |
| ·图像压缩的基本原理 | 第21-23页 |
| ·图像压缩的基本方法 | 第23-28页 |
| ·本文的研究内容和章节安排 | 第28-30页 |
| 第二章 反射分量分离算法的研究和实现 | 第30-44页 |
| ·彩色纹理图像分割 | 第30-32页 |
| ·漫反射颜色模型提取纹理图像 | 第32-33页 |
| ·纹理合成替代边缘点 | 第33-37页 |
| ·提取颇色分量 | 第37-39页 |
| ·检验算法性能 | 第39页 |
| ·结果分析 | 第39-43页 |
| ·单幅图像详细结果 | 第39-40页 |
| ·多幅图像分离结果 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 光谱压缩算法的研究和实现 | 第44-68页 |
| ·改进直方图分割 | 第44-49页 |
| ·层次投影法 | 第44-46页 |
| ·混合高斯密度 | 第46-48页 |
| ·Ostu谷值定位法 | 第48-49页 |
| ·贝叶斯概率寻找怀疑点 | 第49-51页 |
| ·LDA理论 | 第51-52页 |
| ·KNN分割方法 | 第52-54页 |
| ·区域再分割方法 | 第54-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-66页 |
| ·参数计算公式 | 第58-60页 |
| ·图表结果 | 第60-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 作者简历 | 第72页 |
