| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题的目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国画分类识别研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 图像特征提取研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 图像纹理特征提取研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 图像颜色特征提取研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 论文主要研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 1.4.1 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 2 图像特征提取及分类概述 | 第15-27页 |
| 2.1 图像纹理特征 | 第15-19页 |
| 2.1.1 灰度共生矩阵 | 第15-18页 |
| 2.1.2 Tamura纹理特征 | 第18-19页 |
| 2.2 图像颜色特征 | 第19-25页 |
| 2.2.1 颜色空间 | 第19-23页 |
| 2.2.3 颜色特征 | 第23-25页 |
| 2.3 图像分类识别方法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 多尺度灰度共生矩阵纹理特征提取算法 | 第27-39页 |
| 3.1 contourlet变换 | 第27-29页 |
| 3.1.1 拉普拉斯金字塔变换 | 第28-29页 |
| 3.1.2 DFB滤波 | 第29页 |
| 3.2 多尺度灰度共生矩阵纹理特征提取 | 第29-34页 |
| 3.2.1 多色域分析 | 第30页 |
| 3.2.2 多尺度分析思想 | 第30-31页 |
| 3.2.3 纹理特征提取算法步骤 | 第31-34页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 4 基于混合色彩空间的分块颜色特征提取算法 | 第39-49页 |
| 4.1 混合色彩空间 | 第39-40页 |
| 4.2 颜色空间特征 | 第40-41页 |
| 4.3 混合色彩空间颜色特征提取 | 第41-44页 |
| 4.3.1 特征融合 | 第41-42页 |
| 4.3.2 颜色特征提取算法步骤 | 第42-44页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 5 综合混合色彩空间颜色和多尺度纹理特征国画分类识别 | 第49-59页 |
| 5.1 特征融合 | 第49-50页 |
| 5.2 国画分类识别实验结果分析 | 第50-57页 |
| 5.2.1 按照作者分类 | 第50-54页 |
| 5.2.2 按照题材分类 | 第54-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 工作展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读硕士学位期间所发表论文及主要研究成果 | 第69页 |