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三维表面纹理自相似性度量研究

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

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