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基于灰度共生矩阵与SOM神经网络的树皮纹理特征识别

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-14页
    1.1 论文研究的目的和意义第8-9页
    1.2 树种识别的研究现状与进展第9页
    1.3 树皮的利用价值第9-10页
    1.4 数字图像处理及其在木材科学领域的应用第10页
    1.5 灰度共生矩阵理论及其应用第10-11页
    1.6 自组织神经网络理论及其应用第11-12页
    1.7 本文的主要研究内容与技术路线第12-14页
2 树皮表皮图像纹理分析第14-17页
    2.1 纹理的概述及应用第14-15页
    2.2 纹理图像描述的方法第15页
    2.3 几种树皮表皮图像纹理特征第15-16页
    2.4 本章小结第16-17页
3 树皮表皮纹理图像处理第17-23页
    3.1 树皮表皮纹理图像数字化第17-18页
        3.1.1 数字图像第17页
        3.1.2 数字图像的取样及量化第17-18页
    3.2 树皮表皮纹理图像获取第18-19页
    3.3 树皮表皮纹理图像ROI截取第19-20页
    3.4 树皮表皮纹理图像增强第20-22页
        3.4.1 图像增强第20页
        3.4.2 树皮纹理图像的直方图均衡化第20-22页
    3.5 本章小结第22-23页
4 树皮表皮纹理图像灰度共生矩阵特征参数的获取第23-34页
    4.1 灰度共生矩阵第23-29页
        4.1.1 灰度共生矩阵概述第23-24页
        4.1.2 灰度共生矩阵的三个影响因子第24-25页
        4.1.3 灰度共生矩阵的特征参数第25-27页
        4.1.4 树皮纹理特征存储GUI界面设计第27-29页
    4.2 表征树皮表皮纹理图像灰度共生矩阵构造因子的确定第29-30页
    4.3 树皮表皮纹理图像灰度共生矩阵的数字特征分析第30-33页
    4.4 本章小结第33-34页
5 树皮表皮纹理图像SOM神经网络特征参数的识别第34-42页
    5.1 SOM神经网络第34-35页
    5.2 SOM神经网络学习算法第35-38页
    5.3 SOM神经网络的识别仿真实验第38-41页
    5.4 本章小结第41-42页
结论第42-43页
参考文献第43-47页
攻读学位期间发表的学术论文第47-48页
致谢第48-49页

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