| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·木材表面纹理的研究意义 | 第7-8页 |
| ·纹理特征研究技术的发展现状 | 第8页 |
| ·应用数字图像处理技术研究木材表面纹理 | 第8-9页 |
| ·本课题的研究路线 | 第9-11页 |
| ·应用 MATLAB语言进行程序设计 | 第9页 |
| ·研究的主要内容 | 第9-11页 |
| 2 木材表面纹理图像预处理 | 第11-19页 |
| ·数字图像处理技术概述 | 第11页 |
| ·图像的采集与数字化 | 第11-12页 |
| ·采样 | 第11-12页 |
| ·量化 | 第12页 |
| ·真彩色图像灰度化 | 第12页 |
| ·直方图修正 | 第12-14页 |
| ·直方图的基本概念 | 第12-13页 |
| ·直方图均衡 | 第13-14页 |
| ·图像的平滑与去噪 | 第14-15页 |
| ·领域平均法 | 第14-15页 |
| ·空间域低通滤波 | 第15页 |
| ·中值滤波 | 第15页 |
| ·本章实验结果 | 第15-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于马尔可夫随机场的木材表面纹理分析 | 第19-38页 |
| ·马尔可夫随机过程 | 第19页 |
| ·马尔可夫随机场概述 | 第19-21页 |
| ·令仔域系统和子团 | 第19-20页 |
| ·马尔可夫随机场定义 | 第20-21页 |
| ·纹理模型的建立及参数估计 | 第21-37页 |
| ·高斯-马尔可夫随机场模型的建立 | 第21-23页 |
| ·高斯-马尔可夫随机场模型及其参数估计 | 第23-24页 |
| ·吉布斯-马尔可夫随机场模型的建立 | 第24-27页 |
| ·吉布斯-马尔可夫随机场模型及其参数估计 | 第27-28页 |
| ·实验结果 | 第28-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于木材表面纹理特征参数的分类识别 | 第38-53页 |
| ·木 材表面纹理特征模式识别 | 第38-41页 |
| ·模式识别的基本原理和过程 | 第38页 |
| ·基于人工神经网络设计的木材表面纹理特征模式识别 | 第38-41页 |
| ·分类实验结果 | 第41-52页 |
| ·基于人工神经网络设计的木材表面纹理特征模式识别实验结果 | 第41-51页 |
| ·结论 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于多分辨率下的木材表面纹理研究的探索 | 第53-63页 |
| ·小波变换的发展 | 第53页 |
| ·小波变换的定义 | 第53-55页 |
| ·小波的分解与重构 | 第55-56页 |
| ·基于多分辨率下的木材表面纹理分析的深入探索 | 第56-61页 |
| ·木材图像的多尺度分解与重构 | 第56页 |
| ·2阶高斯-马尔可夫随机场特征参数提取与分析 | 第56-61页 |
| ·基于神经网络的木材表面纹理分类结果 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 独创性声明 | 第69页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第69页 |