基于机器学习方法的彩色体数据可视化研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11-14页 |
| ·研究概况 | 第14-16页 |
| ·本文研究内容 | 第14页 |
| ·关键技术研究现状 | 第14-16页 |
| ·发展方向 | 第16页 |
| ·论文内容及结构安排 | 第16-17页 |
| ·论文内容 | 第16-17页 |
| ·论文结构安排 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 体绘制和体数据分类技术介绍 | 第18-29页 |
| ·体数据 | 第18-19页 |
| ·体绘制技术介绍 | 第19-20页 |
| ·体数据分类技术介绍 | 第20-28页 |
| ·标量体数据分类方法 | 第21-25页 |
| ·彩色体数据分类方法 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于颜色的GMM分类 | 第29-38页 |
| ·彩色体数据特征 | 第29-32页 |
| ·颜色空间 | 第29-30页 |
| ·彩色数据场中的亮度 | 第30-32页 |
| ·基于RGB颜色信息的GMM分类 | 第32-37页 |
| ·高斯混合模型(GMM)和EM | 第32-35页 |
| ·GMM在彩色数据场分类中的应用 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于高维纹理向量的降维聚类 | 第38-57页 |
| ·纹理 | 第38-44页 |
| ·纹理概述 | 第38-39页 |
| ·一阶纹理描述 | 第39页 |
| ·共生矩阵纹理描述 | 第39-41页 |
| ·行程矩阵纹理描述 | 第41-42页 |
| ·纹理在彩色体数据中的应用 | 第42-44页 |
| ·基于高维纹理向量的降维聚类 | 第44-56页 |
| ·降维聚类方法介绍 | 第44-51页 |
| ·LLE在彩色数据场分类中的应用 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 实现与结果 | 第57-72页 |
| ·算法实现和流程 | 第57-58页 |
| ·基于RGB颜色空间的GMM分类实现和结果 | 第58-65页 |
| ·基于高维纹理向量的LLE分类实现和结果 | 第65-70页 |
| ·初步体素分类 | 第66-67页 |
| ·基于高维纹理特征的LLE分类 | 第67-70页 |
| ·时间和性能分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
