摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-8页 |
第一章 绪论 | 第8-12页 |
·研究背景意义以及主要研究目标 | 第8-10页 |
·研究方法和路线 | 第10页 |
·本文的主要贡献和组织结构 | 第10-12页 |
第二章 离散小波变换 | 第12-23页 |
·理论介绍 | 第12-19页 |
·小波变换的应用领域 | 第12-15页 |
·小波变换的理论基础 | 第15-19页 |
·离散小波变换的算法 | 第19-23页 |
·Mallat算法 | 第19页 |
·Mallat算法的实现 | 第19-20页 |
·存在的问题 | 第20-22页 |
·总结 | 第22-23页 |
第三章 基于小波变换的纹理图像分类 | 第23-30页 |
·纹理的定义 | 第23-25页 |
·纹理的种类 | 第24页 |
·纹理分析 | 第24-25页 |
·纹理的分类 | 第25-29页 |
·特征提取 | 第26-28页 |
·学习和训练样本 | 第28页 |
·K最近邻算法 | 第28-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第四章 四元数小波变换 | 第30-41页 |
·经典小波变换的改进 | 第30-31页 |
·四元数小波变换的优越性 | 第30页 |
·解析小波 | 第30-31页 |
·双树复小波变换 | 第31-33页 |
·复数小波变换 | 第31-32页 |
·生成二维滤波器 | 第32-33页 |
·构造二维滤波器组 | 第33页 |
·二维四元数小波变换的实现 | 第33-37页 |
·算法 | 第33-34页 |
·相位描述 | 第34-37页 |
·图像的几何外观 | 第37页 |
·四元数和二维相位 | 第37页 |
·四元数小波变换的优越性 | 第37页 |
·QWT是否弥补了DWT的不足 | 第37-40页 |
·平移不变性 | 第38页 |
·震荡现象/边缘效应 | 第38-39页 |
·几何描述 | 第39-40页 |
·结论 | 第40-41页 |
第五章 四元数小波变换应用于纹理图像分类 | 第41-49页 |
·基于QWT的纹理图像分类 | 第41页 |
·背景 | 第41页 |
·聚类中心(vecteur de mesures) | 第41页 |
·实验结果 | 第41-47页 |
·具体实验参数的选择 | 第41页 |
·计算错误率 | 第41-42页 |
·错误率曲线 | 第42-43页 |
·改进训练方法后的结果 | 第43-46页 |
·图像识别 | 第46-47页 |
·实验总结 | 第47-48页 |
·本章总结 | 第48-49页 |
第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
·总结 | 第49页 |
·展望 | 第49-51页 |
致谢 | 第51-52页 |
参考文献 | 第52-54页 |
附录 四元数小波变换代码 | 第54-60页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第60页 |