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基于Trace变换的纹理图像分析

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 纹理分析研究现状第10-11页
    1.3 Trace变换研究现状第11-13页
    1.4 本文的研究内容、结构及创新点第13-15页
        1.4.1 论文的研究内容第13页
        1.4.2 论文结构安排第13-14页
        1.4.3 论文的创新点第14-15页
第2章 纹理分析基础第15-29页
    2.1 纹理第15-16页
    2.2 纹理特征提取方法第16-20页
        2.2.1 统计法第16-17页
        2.2.2 频谱法第17-18页
        2.2.3 模型法第18-19页
        2.2.4 结构法第19-20页
    2.3 Trace变换第20-28页
        2.3.1 Trace变换定义第20-23页
        2.3.2 三重特征构造第23-27页
        2.3.3 Trace变换性能分析第27-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 基于多分辨率Trace变换的纹理图像分析第29-42页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 多分辨率分析第30-32页
        3.2.1 小波变换第30-31页
        3.2.2 非下采样小波变换第31-32页
    3.3 构造Trace不变特征第32-34页
    3.4 多分辨率Trace变换第34-36页
        3.4.1 MTT和TT特征分析与选择第34-35页
        3.4.2 算法流程第35-36页
    3.5 实验及结果分析第36-41页
        3.5.1 Brodatz图像库实验第36-38页
        3.5.2 coil-20图像库实验第38-39页
        3.5.3 对比实验及分析第39-40页
        3.5.4 MTT和TT效率对比第40-41页
    3.6 本章小结第41-42页
第4章 基于Trace变换与LBP的多特征融合断口图像分类第42-54页
    4.1 引言第42-43页
    4.2 不同纹理特征提取第43-46页
        4.2.1 Trace特征第43页
        4.2.2 局部二值模式LBP第43-46页
    4.3 多特征融合第46-48页
        4.3.1 动态加权鉴别能量分析第46-47页
        4.3.2 算法流程第47-48页
    4.4 实验及结果分析第48-53页
        4.4.1 实验设置第48-49页
        4.4.2 金属断口图像实验第49-51页
        4.4.3 对比实验第51-52页
        4.4.4 其他纹理库实验第52-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第5章 总结与展望第54-56页
    5.1 总结第54-55页
    5.2 展望第55-56页
参考文献第56-61页
硕士期间发表的论文和参与的科研项目第61-62页
致谢第62-63页

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