基于系数共生矩阵与改进的多类SVM的纹理分类

提要	第1-5页
摘要	第5-6页
Abstract	第6-10页
第1章 绪论	第10-14页
·研究背景及意义	第10-11页
·小波应用于纹理图像处理的研究现状	第11-12页
·支持向量机(SVM)多分类的研究现状	第12-13页
·论文研究思路内容安排	第13-14页
第2章 离散框架小波理论	第14-20页
·小波理论	第14-16页
·离散框架小波变换	第16-20页
第3章 改进的纹理系数共生矩阵	第20-35页
·纹理	第20-25页
·纹理及纹理特征	第20-22页
·纹理分析	第22-25页
·灰度共生矩阵	第25-29页
·小波系数共生矩阵	第29-35页
·小波系数共生矩阵的提出	第29-30页
·改进的系数共生矩阵	第30页
·实验结果及分析	第30-35页
第4章 基于马氏距离的哈夫曼树多类SVM	第35-48页
·支持向量机理论	第35-40页
·机器学习	第35页
·支持向量机	第35-40页
·支持向量机多分类	第40-42页
·改进的基于马氏距离的哈夫曼树多类SVM	第42-46页
·实验结果及分析	第46-48页
第5章 总结及展望	第48-49页
·论文总结	第48页
·下一步工作展望	第48-49页
参考文献	第49-52页
作者简介及在学期间所取得的科研成果	第52-53页
致谢	第53页