舌像分割与舌体识别及分类算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 本文的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 图像分割理论 | 第17-26页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 基于阈值的分割方法 | 第17-20页 |
| 2.3 基于边缘检测的分割方法 | 第20-22页 |
| 2.4 基于区域的分割方法 | 第22-24页 |
| 2.5 基于聚类的分割方法 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 舌像分割算法研究 | 第26-44页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 舌像的粗分割提取 | 第26-27页 |
| 3.3 内积投影分割舌像 | 第27-33页 |
| 3.3.1 内积投影分割算法 | 第28-31页 |
| 3.3.2 内积投影分割舌像的完善 | 第31-33页 |
| 3.4 颜色聚类分割舌像 | 第33-40页 |
| 3.4.1 图像Lab色彩空间转换 | 第34-37页 |
| 3.4.2 颜色聚类分割算法 | 第37-40页 |
| 3.5 最终舌体分割的结果与讨论 | 第40-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 舌像的特征提取 | 第44-56页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 舌像颜色空间模型的选取 | 第44-47页 |
| 4.3 特征数据预处理 | 第47-49页 |
| 4.4 基于主成分分析的颜色特征提取 | 第49-55页 |
| 4.4.1 主成分分析理论 | 第49-51页 |
| 4.4.2 舌像特征提取 | 第51-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 舌像的识别与分类 | 第56-70页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 支持向量机原理 | 第56-63页 |
| 5.2.1 线性可分 | 第57-60页 |
| 5.2.2 线性不可分 | 第60-61页 |
| 5.2.3 非线性 | 第61-63页 |
| 5.3 基于多类SVM的舌像识别实验 | 第63-64页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第64-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
