| 摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| ·课题背景及实际意义 | 第9-10页 |
| ·纹理分析与识别技术 | 第10-15页 |
| ·基于统计特征的纹理分析方法 | 第11-13页 |
| ·基于结构特征的纹理分析方法 | 第13-14页 |
| ·基于纹理模型的纹理分析方法 | 第14页 |
| ·空间及频率域联合纹理分析法 | 第14-15页 |
| ·论文的主要研究内容及结构 | 第15-17页 |
| 第二章 鞣制皮革图像预处理算法 | 第17-35页 |
| ·颜色模型 | 第17-20页 |
| ·RGB颜色模型 | 第17-18页 |
| ·HSI颜色模型 | 第18页 |
| ·鞣制皮革图像颜色模型 | 第18-20页 |
| ·图像增强 | 第20-26页 |
| ·灰度变换增强 | 第20-22页 |
| ·直方图变换增强 | 第22-24页 |
| ·鞣制皮革图像的增强 | 第24-26页 |
| ·图像去噪 | 第26-34页 |
| ·线性滤波器 | 第27-28页 |
| ·非线性滤波器 | 第28页 |
| ·基于小波变换的图像去噪 | 第28-31页 |
| ·基于小波包的图像去噪 | 第31页 |
| ·鞣制皮革图像的去噪 | 第31-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第三章 纹理分析技术在鞣制皮革分类系统中的应用研究 | 第35-69页 |
| ·鞣制皮革自动分类系统框架 | 第35-38页 |
| ·基于FISHER准则的线性分类器 | 第38-41页 |
| ·学习向量量化神经网络分类器 | 第41-43页 |
| ·基于灰度共生矩阵最优参数的鞣制皮革图像分类 | 第43-48页 |
| ·灰度共生矩阵特征提取 | 第43-46页 |
| ·鞣制皮革共生矩阵最优参数分析 | 第46-47页 |
| ·试验结果及分析 | 第47-48页 |
| ·基于改进的统计几何特征的鞣制皮革图像分类 | 第48-55页 |
| ·统计几何特征提取 | 第49-51页 |
| ·鞣制皮革的改进统计几何特征提取 | 第51-54页 |
| ·试验结果及分析 | 第54-55页 |
| ·基于分形维和空隙特征的鞣制皮革图像分类 | 第55-61页 |
| ·分形理论 | 第56-57页 |
| ·鞣制皮革分形维和空隙特征提取 | 第57-60页 |
| ·试验结果及分析 | 第60-61页 |
| ·基于毛孔形状的鞣制皮革图像分类 | 第61-67页 |
| ·基于遗传算法的图像二值化 | 第62-65页 |
| ·鞣制皮革毛孔形状特征提取 | 第65-66页 |
| ·试验结果及分析 | 第66-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 第四章 总结与展望 | 第69-72页 |
| ·论文工作总结 | 第69-70页 |
| ·发展与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第79页 |