面向室外场景的图像纹理分析与应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·纹理分析的研究内容与方法 | 第14-16页 |
| ·纹理分析的研究内容 | 第14页 |
| ·纹理分析的研究方法 | 第14-16页 |
| ·纹理分析的应用 | 第16-18页 |
| ·自然场景分割 | 第16-17页 |
| ·表面缺陷检测 | 第17页 |
| ·其他应用 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第18-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-19页 |
| ·本文的主要创新点 | 第19-20页 |
| ·本文课题来源 | 第20-21页 |
| 2 室外场景图像中的阴影检测与消除 | 第21-39页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·Retinex模型 | 第22-24页 |
| ·Retinex理论 | 第22-23页 |
| ·中心/环绕Retinex算法 | 第23-24页 |
| ·Retinex算法在阴影消除中的不足 | 第24页 |
| ·阴影区域检测 | 第24-27页 |
| ·高斯分解 | 第25-26页 |
| ·阴影区域的判定 | 第26-27页 |
| ·过渡区提取 | 第27-32页 |
| ·有效平均梯度法(EAG) | 第27-28页 |
| ·局部复杂度法 | 第28-30页 |
| ·改进的过渡区提取算法 | 第30-32页 |
| ·基于过渡区提取和Retinex模型的阴影消除 | 第32-38页 |
| ·阴影模型 | 第32-33页 |
| ·阴影边界的过渡区提取 | 第33页 |
| ·算法框架与实现 | 第33-35页 |
| ·实验结果与评价 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 基于尺度无关特征的无监督纹理分类 | 第39-56页 |
| ·无监督纹理分类 | 第39-42页 |
| ·特征抽取 | 第39-41页 |
| ·尺度选择 | 第41-42页 |
| ·无监督纹理分类面临的问题 | 第42页 |
| ·纹理特征提取 | 第42-45页 |
| ·Scan Motif算子 | 第42-44页 |
| ·分数布朗运动指数 | 第44-45页 |
| ·纹理特征的尺度变化特性 | 第45-48页 |
| ·纹理图像与参数选择 | 第45-46页 |
| ·不同纹理特征的尺度变化特性 | 第46-48页 |
| ·聚类分析 | 第48-50页 |
| ·聚类原理 | 第48-49页 |
| ·聚类方法 | 第49页 |
| ·模糊C均值聚类 | 第49-50页 |
| ·基于尺度无关特征的无监督纹理分类 | 第50-55页 |
| ·尺度无关特征 | 第50-51页 |
| ·Brodatz纹理库 | 第51页 |
| ·实验结果与性能评价 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 4 基于相似度测度的自然场景图像分割 | 第56-79页 |
| ·引言 | 第56-59页 |
| ·自然场景图像分割的研究现状 | 第56-58页 |
| ·自然场景分割的问题 | 第58-59页 |
| ·聚类有效性函数与分割评价 | 第59-61页 |
| ·聚类有效性函数 | 第59-60页 |
| ·分割评价 | 第60-61页 |
| ·相似度测度 | 第61-64页 |
| ·相似系数 | 第61-62页 |
| ·距离测度 | 第62-64页 |
| ·基于相似度测度的自然场景图像分割 | 第64-75页 |
| ·新的距离测度 | 第64-65页 |
| ·自然场景数据库 | 第65-66页 |
| ·算法框架与实现 | 第66-67页 |
| ·实验与分析 | 第67-75页 |
| ·基于HSV色彩空间的自然场景图像快速分割 | 第75-78页 |
| ·HSV色彩空间 | 第75页 |
| ·快速分割算法 | 第75-76页 |
| ·实验结果与评价 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 5 基于纹理分析与SVM的路面裂缝自动检测 | 第79-99页 |
| ·引言 | 第79-82页 |
| ·路面病害自动检测 | 第79-81页 |
| ·路面裂缝检测的难点 | 第81-82页 |
| ·基于LBP算子的路面病害预检测 | 第82-88页 |
| ·LBP算子 | 第83-86页 |
| ·改进的LBP算子 | 第86-87页 |
| ·预检测算法与实现 | 第87-88页 |
| ·支持向量机 | 第88-90页 |
| ·最优超平面 | 第88-90页 |
| ·核函数 | 第90页 |
| ·路面裂缝图像的方向性纹理分析 | 第90-93页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第90页 |
| ·Haralick特征 | 第90-91页 |
| ·基于灰度共生矩阵的方向性纹理分析 | 第91-93页 |
| ·基于纹理分析与SVM的路面裂缝自动检测 | 第93-96页 |
| ·纹理特征提取 | 第93页 |
| ·形态描述符 | 第93-95页 |
| ·SVM的训练与测试 | 第95页 |
| ·后处理 | 第95-96页 |
| ·实验结果与评价 | 第96-98页 |
| ·量化的效果评价 | 第96-97页 |
| ·几个具有代表性的实验结果 | 第97-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 结束语 | 第99-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-112页 |
| 附录 | 第112页 |
