| 中文摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景、目的和意义 | 第7-8页 |
| ·研究方法及分类 | 第8-9页 |
| ·本文的主要贡献和结构 | 第9-11页 |
| 第二章 纹理不变性分析概述 | 第11-22页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·纹理概述 | 第11-13页 |
| ·基于统计的方法 | 第13-16页 |
| ·Tamura纹理特征 | 第13-15页 |
| ·极图（Polar plots and polargrams） | 第15-16页 |
| ·高阶统计 | 第16页 |
| ·基于模型的方法 | 第16-18页 |
| ·自回归纹理模型 | 第16-17页 |
| ·可操纵的金字塔模型（Steerable pyramid-SP） | 第17页 |
| ·Wold模型 | 第17-18页 |
| ·结构化的方法 | 第18-19页 |
| ·基于周长和紧支性的方法 | 第18页 |
| ·不变性直方图 | 第18-19页 |
| ·拓扑纹理描述子 | 第19页 |
| ·基于频域/空间的方法 | 第19-21页 |
| ·加窗傅立叶变换 | 第19-20页 |
| ·小波变换 | 第20-21页 |
| ·结论 | 第21-22页 |
| 第三章 基于Radon和Fourier的分析方法 | 第22-44页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基于Radon和Fourier变换的分析方法 | 第22-30页 |
| ·坐标变换 | 第22-23页 |
| ·Radon变换 | 第23-25页 |
| ·Fourier变换 | 第25-26页 |
| ·纹理特征的提取 | 第26-30页 |
| ·分类器的选择 | 第30-33页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·分类器的分类 | 第30-31页 |
| ·最小距离分类器 | 第31-32页 |
| ·K阶最近邻域分类器 | 第32-33页 |
| ·采样最优个数 | 第33-34页 |
| ·鲁棒性分析 | 第34-36页 |
| ·实验结果及讨论 | 第36-43页 |
| ·纹理图像库 | 第36页 |
| ·实验结果 | 第36-43页 |
| ·总结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于Gabor滤波器组的分析方法 | 第44-57页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·基于Gabor滤波器的分析方法 | 第44-48页 |
| ·Gabor变换简介 | 第44-45页 |
| ·Gabor变换的定义 | 第45-46页 |
| ·二维Gabor变换及空间和频率特性 | 第46-48页 |
| ·基于不变矩的特征提取方法 | 第48-52页 |
| ·Hu矩 | 第48-49页 |
| ·Legendre矩 | 第49-50页 |
| ·Zernike矩 | 第50-52页 |
| ·伪Zernike矩 | 第52页 |
| ·不变纹理特征的获取 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-56页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |