| 第1章 绪论 | 第1-20页 |
| ·论文背景及意义 | 第10页 |
| ·纹理分类的基础理论 | 第10-13页 |
| ·鞋底花纹的种类 | 第13-17页 |
| ·鞋底花纹分类情况 | 第13-16页 |
| ·本文采用的纹理分类介绍 | 第16-17页 |
| ·自动分类的发展 | 第17-18页 |
| ·本人主要工作 | 第18-20页 |
| 第2章 鞋底花纹的预处理 | 第20-30页 |
| ·鞋底花纹的预处理 | 第20-21页 |
| ·彩色图像到灰度图像的转换 | 第20-21页 |
| ·鞋印图尺寸归一化 | 第21-28页 |
| ·鞋印图尺寸归一化的必要性 | 第21页 |
| ·鞋印的尺寸归一化 | 第21-24页 |
| ·鞋印图的剪切 | 第24-25页 |
| ·鞋印的角度调整 | 第25-28页 |
| ·边缘纹理块的剔除 | 第28-30页 |
| 第3章 基于LAWS能量纹理块的预分类 | 第30-41页 |
| ·无纹理块剔除必要性 | 第30页 |
| ·边缘检测理论基础 | 第30-36页 |
| ·基于LOG算子的边缘检测 | 第32-35页 |
| ·边缘检测的结果和判断无纹理算法 | 第35-36页 |
| ·基于LAWS纹理测量分块的预分类 | 第36-39页 |
| ·LAWS能量基础理论 | 第36-38页 |
| ·LAWS能量的预处理 | 第38页 |
| ·鞋底花纹的LAWS能量特点 | 第38-39页 |
| ·基于LAWS能量的分类结果 | 第39-41页 |
| 第4章 基于小波的尺度共生矩阵及灰度共生矩阵的纹理分类 | 第41-58页 |
| ·基于小波的尺度共生矩阵思想来源 | 第41页 |
| ·小波变换概述 | 第41-45页 |
| ·连续小波变换 | 第41-43页 |
| ·离散小波和二进制小波变换 | 第43-44页 |
| ·小波变换在图像处理上的应用 | 第44-45页 |
| ·图像的小波分解 | 第45-47页 |
| ·图像的小波重构 | 第47-49页 |
| ·共生矩阵构造及特征向量提取 | 第49-54页 |
| ·尺度共生矩阵的构造 | 第49-51页 |
| ·灰度共生矩阵的构造 | 第51页 |
| ·Haralick统计量 | 第51-54页 |
| ·特征矩阵的构造 | 第54页 |
| ·K-NN聚类分析 | 第54-56页 |
| ·鞋底分块K-NN均值聚类测试结果 | 第56-58页 |
| 第五章 鞋底纹理分类结果 | 第58-62页 |
| ·鞋印分类算法 | 第58-59页 |
| ·鞋印分类实验结果 | 第59-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 研究生履历 | 第68页 |