分形理论及其在环境图像处理中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·分形理论的发展历史和研究现状 | 第9-12页 |
| ·分形理论的发展历史 | 第9-10页 |
| ·国内外分形在图像处理研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文主要内容及结构安排 | 第12-14页 |
| ·论文的主要内容 | 第12页 |
| ·论文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 分形理论基础 | 第14-25页 |
| ·分形的基本概念 | 第14-17页 |
| ·分形插值函数 | 第17-20页 |
| ·分形维数 | 第20-23页 |
| ·分形维数的概念 | 第20页 |
| ·豪斯多夫测度 | 第20-21页 |
| ·豪斯多夫维数 | 第21-22页 |
| ·盒计数维数 | 第22页 |
| ·其他不规则分形维数测定 | 第22-23页 |
| ·多重分形 | 第23-24页 |
| ·多重分形的定义 | 第23页 |
| ·多重分形模型建立 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 改进差分盒维数阈值的环境图像分割 | 第25-40页 |
| ·环境图像的定义 | 第25页 |
| ·图像分割的概述 | 第25页 |
| ·常用的图像分割方法 | 第25-33页 |
| ·k均值聚类 | 第25-26页 |
| ·Sobel算子 | 第26页 |
| ·Canny算子 | 第26-27页 |
| ·阈值法 | 第27-28页 |
| ·毯子法 | 第28-29页 |
| ·遗传算法 | 第29-31页 |
| ·粒子优化群算法 | 第31-32页 |
| ·数学形态学的边界提取 | 第32-33页 |
| ·改进差分盒维数法分析 | 第33-36页 |
| ·改进差分盒维数法 | 第33-34页 |
| ·拟合直线的分析 | 第34-36页 |
| ·改进差分盒维数与阈值法结合 | 第36页 |
| ·仿真结果与分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 多重分形在环境图像中的识别研究 | 第40-53页 |
| ·图像识别的概述 | 第40页 |
| ·图像识别的方法介绍 | 第40-44页 |
| ·统计模式识别 | 第40-41页 |
| ·句法模式识别 | 第41-42页 |
| ·神经网络识别 | 第42-44页 |
| ·基于多重分形中环境图像的特征提取 | 第44-49页 |
| ·多重分形谱的环境图像的边缘提取 | 第44-46页 |
| ·多重分形谱计算 | 第46-47页 |
| ·样本选择和特征提取 | 第47-49页 |
| ·BP神经网络识别 | 第49-51页 |
| ·分类器的设计与训练 | 第49-50页 |
| ·识别结果及分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 结论与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间发表的论文、参加的科研项目和获奖情况 | 第60页 |
