| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 图像分类技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 章节结构 | 第13-14页 |
| 第2章 图像分类技术 | 第14-25页 |
| 2.1 图像特征提取算法研究现状 | 第14-20页 |
| 2.1.1 颜色特征 | 第15页 |
| 2.1.2 形状特征 | 第15-16页 |
| 2.1.3 纹理特征 | 第16-18页 |
| 2.1.4 空间关系特征 | 第18页 |
| 2.1.5 局部特征 | 第18-20页 |
| 2.2 分类算法研究现状 | 第20-24页 |
| 2.2.1 监督分类 | 第21页 |
| 2.2.2 非监督分类 | 第21-22页 |
| 2.2.3 常用分类算法介绍 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 局部二值模式及改进 | 第25-38页 |
| 3.1 局部二值模式算子概述 | 第25-33页 |
| 3.1.1 基本局部二值模式介绍 | 第25-28页 |
| 3.1.2 旋转不变局部二值模式 | 第28页 |
| 3.1.3 旋转不变等价局部二值模式 | 第28-31页 |
| 3.1.4 局部二值模式的优缺点 | 第31页 |
| 3.1.5 局部二值模式的研究现状 | 第31-33页 |
| 3.2 基于颜色空间融合的局部二值模式 | 第33-36页 |
| 3.2.1 RGB颜色空间 | 第33页 |
| 3.2.2 HSV颜色空间 | 第33-34页 |
| 3.2.3 基于颜色空间融合的局部二值模式算法流程 | 第34-36页 |
| 3.3 基于颜色空间融合的相邻局部二值模式 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于LBP改进算法的图像分类实验 | 第38-47页 |
| 4.1 分类器的选择 | 第38页 |
| 4.2 图像分类流程 | 第38-39页 |
| 4.3 实验一 | 第39-43页 |
| 4.4 实验二 | 第43-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结和展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47-48页 |
| 5.2 展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |