| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-18页 |
| ·纹理的基本概念 | 第7-9页 |
| ·纹理的描述和定义 | 第7-8页 |
| ·纹理分析的研究内容 | 第8-9页 |
| ·纹理分析的基本方法 | 第9-13页 |
| ·基于模型的分析方法 | 第9-10页 |
| ·基于特征的分析方法 | 第10-13页 |
| ·纹理分析研究的现状与发展 | 第13-16页 |
| ·课题的主要研究内容与章节安排 | 第16-17页 |
| ·选题背景 | 第16页 |
| ·论文的主要工作 | 第16-17页 |
| 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 一种基于离散极坐标快速付立叶变换的快速算法及其在纹理分类中的应用 | 第18-29页 |
| ·前言 | 第18-20页 |
| ·快速DPFT算法及其改进 | 第20-26页 |
| ·伪一极坐标快速付立叶变换 | 第20-24页 |
| ·两级一维插值 | 第24-25页 |
| ·算法复杂度与性能分析 | 第25-26页 |
| ·基于极坐标付立叶变换的纹理分类算法 | 第26-28页 |
| ·特征提取过程 | 第26-27页 |
| ·分类方法 | 第27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-28页 |
| 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 一种基于提升小波变换的纹理分类算法 | 第29-40页 |
| ·前言 | 第29页 |
| ·小波变换 | 第29-33页 |
| ·小波变换的引出与“变焦”特性 | 第29-31页 |
| ·Mallat算法 | 第31-33页 |
| ·基于提升小波的纹理分类 | 第33-39页 |
| ·提升小波 | 第33-35页 |
| ·特征提取过程 | 第35-36页 |
| ·分类方法 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 一种基于纹理谱直方图和SOFM网络的纹理分类算法 | 第40-48页 |
| ·前言 | 第40页 |
| ·纹理谱及其直方图 | 第40-41页 |
| ·SOFM网络 | 第41-44页 |
| ·网络结构 | 第41-42页 |
| ·网络原理 | 第42页 |
| ·网络学习规则与训练过程 | 第42-44页 |
| ·实验算法与结果分析 | 第44-47页 |
| ·算法流程 | 第44-45页 |
| ·实验所用图象 | 第45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-47页 |
| 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 纹理图象检索算法 | 第48-72页 |
| ·前言 | 第48页 |
| ·基于内容的图象检索 | 第48-50页 |
| ·纹理图象检索 | 第50-58页 |
| ·基于高阶累积量的纹理检索 | 第51-54页 |
| ·基于多通道Gabor滤波的纹理检索 | 第54-58页 |
| ·基于提升小波变换的纹理检索 | 第58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-71页 |
| ·实验结果 | 第58-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-71页 |
| 本章小结 | 第71-72页 |
| 总结与展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 实验纹理库 | 第78-80页 |