| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·本文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 基础知识概述 | 第16-24页 |
| ·纹理特征概述 | 第16-17页 |
| ·纹理特征提取技术 | 第17-21页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第17-18页 |
| ·局部二值模式 | 第18-19页 |
| ·小波变换方法 | 第19-21页 |
| ·纹理相似性度量方法 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于区域平均二值灰度差共生矩阵的纹理特征提取算法 | 第24-32页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·算法的理论依据 | 第24-25页 |
| ·区域平均二值灰度差模式 | 第25-28页 |
| ·区域二值灰度值的定义及计算方法 | 第26-27页 |
| ·区域平均二值灰度差的定义及计算方法 | 第27-28页 |
| ·区域共生矩阵的构造方法 | 第28-29页 |
| ·图像纹理特征的提取步骤 | 第29-31页 |
| ·纹理特征参数的提取 | 第29-30页 |
| ·纹理特征提取的步骤 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于树型小波的区域平均二值灰度差纹理特征提取算法 | 第32-41页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·多尺度分析理论 | 第32-34页 |
| ·小波变换方法的分类和选取 | 第34-37页 |
| ·金字塔结构小波分解 | 第34-35页 |
| ·树型结构小波分解 | 第35-37页 |
| ·小波基函数的选取 | 第37页 |
| ·图像多尺度纹理特征的提取步骤 | 第37-40页 |
| ·纹理特征提取算法步骤 | 第37-39页 |
| ·纹理特征提取结果的表示 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 算法验证及结果分析 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·实验设计 | 第41-44页 |
| ·实验环境 | 第41-42页 |
| ·纹理图像数据集 | 第42-43页 |
| ·高斯归一化方法 | 第43-44页 |
| ·相似性度量方法 | 第44页 |
| ·算法验证 | 第44-52页 |
| ·区域平均二值灰度差模式的验证 | 第44-45页 |
| ·基于区域平均二值灰度差共生矩阵的纹理特征提取 | 第45-48页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征提取 | 第48-49页 |
| ·基于树型小波的区域平均二值灰度差纹理特征提取 | 第49-51页 |
| ·基于小波变换的纹理特征提取 | 第51-52页 |
| ·计算欧氏距离并实现图像匹配 | 第52页 |
| ·纹理图像匹配结果比较与分析 | 第52-54页 |
| ·匹配结果评价指标 | 第52-53页 |
| ·匹配结果比较与分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |