条纹痕迹图像处理与自动识别系统的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·数字图像处理概述 | 第7-8页 |
| ·纹理图像概述 | 第8-10页 |
| ·纹理的定义 | 第8页 |
| ·纹理的研究方向 | 第8-9页 |
| ·纹理的应用 | 第9-10页 |
| ·纹理图像的特征提取与识别方法概述 | 第10页 |
| ·纹理描述的统计方法概述 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-13页 |
| ·本文研究工作的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 痕迹纹理图的滤波 | 第13-26页 |
| ·分析条纹图 | 第13-15页 |
| ·条纹痕迹图像的获得 | 第13-14页 |
| ·条纹的描述 | 第14-15页 |
| ·传统的图像滤波方法 | 第15-18页 |
| ·均值滤波 | 第15页 |
| ·中值滤波 | 第15-16页 |
| ·高斯滤波 | 第16页 |
| ·直方图均衡化 | 第16-17页 |
| ·直方图规定化 | 第17-18页 |
| ·基于偏微分方程的图像滤波 | 第18-21页 |
| ·偏微分图像处理方法的定义 | 第18页 |
| ·基于偏微分图像处理方法 | 第18-21页 |
| ·各向同性扩散模型 | 第18-19页 |
| ·Perona-Malik 模型 | 第19页 |
| ·选择平滑模型 | 第19-20页 |
| ·退化扩散模型 | 第20页 |
| ·选择退化扩散模型 | 第20-21页 |
| ·基于偏微分方程的图像滤波 | 第21页 |
| ·图像的预处理 | 第21-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于灰度共生矩阵的纹理识别 | 第26-35页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第26-27页 |
| ·基于灰度共生矩阵的识别 | 第27-34页 |
| ·选取合适的灰度共生矩阵 | 第27-29页 |
| ·基于灰度共生矩阵的特征量 | 第29-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 识别系统的应用 | 第35-45页 |
| ·统计法识别纹理图片的流程 | 第35-37页 |
| ·统计法识别纹理图片 | 第37-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
