半调图像类型识别方法研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
1 绪论	第7-11页
·课题背景及意义	第7-8页
·国内外研究现状	第8-9页
·本文的主要研究内容	第9-11页
2 半调图像纹理特征分析	第11-18页
·数字半调技术概述	第11-12页
·有序抖动类半调图像	第12-15页
·有序抖动技术	第12-13页
·纹理特性	第13-15页
·误差分散类半调图像	第15-18页
·误差分散技术	第15-16页
·纹理特性	第16-18页
3 半调图像纹理分析方法	第18-33页
·图像纹理分析方法概述	第18-19页
·灰度-梯度共生矩阵	第19-24页
·灰度-梯度共生矩阵模型	第19-22页
·仿真实验及分析	第22-24页
·小波分析	第24-33页
·小波分析	第24-26页
·小波包变换	第26-27页
·仿真实验及分析	第27-33页
4 支持向量机	第33-40页
·SVM理论	第33-36页
·线性可分的最优分类面	第34-35页
·非线性可分的广义最优分类面	第35页
·支持向量机	第35-36页
·SVM模型的建立	第36-38页
·核函数	第37页
·惩罚因子	第37-38页
·分类算法	第38页
·SVM多类分类器	第38-40页
5 半调图像类型识别方法	第40-44页
·总体方案设计	第40-41页
·分类实验	第41-44页
结束语	第44-45页
致谢	第45-46页
参考文献	第46-50页
研究成果	第50页