基于纹理特征图像分割的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-10页 |
| 插图清单 | 第10-11页 |
| 列表清单 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·课题研究背景、目的和意义 | 第12-13页 |
| ·纹理分析研究现状和发展趋势 | 第13-15页 |
| ·纹理的定义与纹理特征 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作及创新点 | 第16-17页 |
| ·本论文的主要工作 | 第16页 |
| ·本论文的主要贡献 | 第16-17页 |
| ·全篇组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 纹理分割技术 | 第18-25页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·常用纹理分割技术概述 | 第18-19页 |
| ·纹理分割的主要过程 | 第19-20页 |
| ·纹理特征提取方法比较 | 第20-21页 |
| ·小波方法 | 第20页 |
| ·统计方法 | 第20-21页 |
| ·结构分析法 | 第21页 |
| ·主成分分析 | 第21页 |
| ·聚类分割法 | 第21-24页 |
| ·本章总结 | 第24-25页 |
| 第三章 灰度共生矩阵算法的分析与改进 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·灰度共生矩阵算法 | 第25-32页 |
| ·统计方法简介 | 第25页 |
| ·空间灰度共生矩阵 | 第25-29页 |
| ·灰度共生矩阵的步骤 | 第29-32页 |
| ·灰度共生矩阵总结 | 第32页 |
| ·灰度共生矩阵算法的改进 | 第32-35页 |
| 第四章 基于 Gabor 滤波器的纹理图像分割 | 第35-46页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·空域/频域滤波器 | 第35-36页 |
| ·Gabor 滤波器 | 第36-41页 |
| ·Gabor 小波函数 | 第36-39页 |
| ·Gabor 描述纹理图像 | 第39-40页 |
| ·Gabor 纹理图像分割步骤 | 第40-41页 |
| ·Gabor 小波纹理图像分割结果 | 第41页 |
| ·Gabor 小波频域快速纹理特征提取 | 第41-43页 |
| ·实验结果 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 基于离散沃尔什变换的纹理图像分割 | 第46-54页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·广义局部沃尔什变换 | 第47-49页 |
| ·局部沃尔什变换分割的实验 | 第49-51页 |
| ·GLWT 结合 LBP 空间特征和灰度特征 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-53页 |
| ·本章总结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结和展望 | 第54-56页 |
| ·本文工作总结 | 第54页 |
| ·研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-61页 |
