摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
1 绪论 | 第10-14页 |
·研究的背景 | 第10-11页 |
·国内外的研究状况 | 第11-12页 |
·本研究工作的内容 | 第12-14页 |
2 纹理的相似性度量 | 第14-21页 |
·纹理的相似性度量 | 第14-17页 |
·Julesz的猜想 | 第14-15页 |
·纹理的相似性 | 第15页 |
·基于直方图的方法 | 第15-16页 |
·Gabor特征 | 第16页 |
·可操纵的金字塔方法 | 第16页 |
·马尔可夫随机场 | 第16-17页 |
·图像上两个点的相似度 | 第17-18页 |
·纹理的自相似度 | 第18-20页 |
·小结 | 第20-21页 |
3 三维表面纹理表现形式 | 第21-34页 |
·方法选择的标准 | 第21-22页 |
·图像数据采集环境 | 第22-23页 |
·数学模型框架 | 第23-25页 |
·符合朗伯模型的方法 | 第25-30页 |
·朗伯模型和光度立体 | 第25-27页 |
·3I方法 | 第27-28页 |
·Gradient方法 | 第28-29页 |
·小结 | 第29-30页 |
·PTM方法和Eigen方法 | 第30-32页 |
·PTM方法原理 | 第30-31页 |
·基于Eigen模型的方法 | 第31-32页 |
·结论 | 第32-34页 |
4 三维表面纹理自相似度度量框架 | 第34-36页 |
·三维表面纹理自相似性度量 | 第34-35页 |
·小结 | 第35-36页 |
5 三维表面纹理自相似度计算 | 第36-43页 |
·三维表面纹理自相似度的特点 | 第36页 |
·基于Gradient方法的三维表面纹理自相似度计算 | 第36-39页 |
·基于原始获取图像的三维表面纹理自相似度计算 | 第39-41页 |
·最优参考点的选择 | 第39-40页 |
·计算自相似度 | 第40-41页 |
·小结 | 第41-43页 |
6 基于自相似度的三维表面纹理非线性放大编辑 | 第43-49页 |
·非线性放大技术 | 第43页 |
·基于自相似的三维表面纹理非线性放大编辑 | 第43-46页 |
·放大后纹理的重光照 | 第46-48页 |
·小结 | 第48-49页 |
7 基于自相似度的三维表面纹理分类 | 第49-59页 |
·归一化自相似度 | 第49页 |
·特征提取 | 第49-52页 |
·纹理分类实验 | 第52-54页 |
·小结 | 第54-59页 |
8 总结及展望 | 第59-60页 |
参考文献 | 第60-63页 |
致谢 | 第63-64页 |
个人简历 | 第64页 |
发表的学术论文 | 第64页 |
研究成果 | 第64页 |