粒计算及其在图像分类中的应用研究

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第1章 引言	第7-10页
·研究背景及意义	第7页
·国内外研究现状	第7-8页
·本文组织结构	第8-10页
第2章 信息粒及粒计算	第10-21页
·粒计算发展	第10-11页
·粒计算	第11-15页
·粒计算的定义	第11-12页
·粒计算的基本问题	第12-15页
·现有的几种主要粒计算模型	第15-21页
·基于词计算理论的模型	第15-17页
·基于 Rough集理论的模型	第17-19页
·基于商空间理论的模型	第19-21页
第3章 图像分类与图像数据	第21-26页
·图像分类过程	第21-22页
·图像特征存储表示	第22-26页
·图像数据库结构	第22-23页
·图像数据类型和结构	第23-24页
·图像数据库表结构的定义	第24-26页
第4章 图像特征提取与图像特征信息粒	第26-44页
·信息粒	第26-27页
·图像特征提取与信息粒化	第27-37页
·颜色特征的提取及其粒化	第28-34页
·纹理特征的提取及其粒化	第34-37页
·图像特征信息粒融合	第37-39页
·图像特征信息粒格	第39-44页
·格的概念	第39-40页
·经典建格算法	第40-42页
·图像特征信息粒格	第42-44页
第5章 基于信息粒格的图像分类	第44-53页
·分类器设计	第44-46页
·分类器设计准则	第44页
·分类器设计基本方法	第44-45页
·判别函数	第45-46页
·基于信息粒格的分类	第46-53页
·基于信息粒格的图像分类过程	第46-49页
·基于信息粒格分类器实验	第49-53页
第6章 总论与展望	第53-55页
·总结	第53页
·本文主要研究内容及成果	第53-54页
·进一步工作的方向	第54-55页
致谢	第55-56页
参考文献	第56-59页
攻读学位期间的研究成果	第59页