自然纹理图像生成技术研究
| 第1章 绪论 | 第1-13页 |
| 1．1 课题研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1．2 技术背景 | 第9-10页 |
| 1．3 课题主要研究内容 | 第10-12页 |
| 1．4 论文章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 人工神经网络理论 | 第13-30页 |
| 2．1 人工神经网络 | 第13-17页 |
| 2．1．1 概述 | 第13-15页 |
| 2．1．2 人工神经元模型 | 第15-16页 |
| 2．1．3 人工神经网络模型 | 第16-17页 |
| 2．2 人工神经网络 BP算法 | 第17-26页 |
| 2．2．1 BP算法的数学描述 | 第19-22页 |
| 2．2．2 BP算法在实际应用中的几个问题 | 第22-26页 |
| 2．3 自组织竞争学习神经网络模型 | 第26-28页 |
| 2．4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 纹理分析方法的综合研究 | 第30-45页 |
| 3．1 纹理特征 | 第31-32页 |
| 3．2 统计分析方法 | 第32-41页 |
| 3．2．1 一阶统计量 | 第33-34页 |
| 3．2．2 二阶统计量 | 第34-41页 |
| 3．3 纹理的句法结构分析方法 | 第41-43页 |
| 3．4 基于局部方向、能量等信息的分析方法介绍 | 第43页 |
| 3．5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 自然纹理图像生成方法实现 | 第45-53页 |
| 4．1 图像预处理 | 第45-49页 |
| 4．1．1 全方位多结构元素 | 第45-46页 |
| 4．1．2 算法结构和原理 | 第46-49页 |
| 4．2 纹理特征的提取 | 第49-50页 |
| 4．3 自然纹理图像人工神经 BP网络的建立 | 第50-52页 |
| 4．4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 实验仿真及结果分析 | 第53-66页 |
| 5．1 实验设计 | 第53-54页 |
| 5．2 实验结果及分析 | 第54页 |
| 5．3 实验结论 | 第54-65页 |
| 5．4 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文和取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
