基于多尺度内变差的结构检测与纹理滤波算法研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| ABSTRACT | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-9页 |
| 1.2 纹理滤波研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 局部滤波 | 第9-11页 |
| 1.2.2 全局滤波 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于学习的滤波 | 第12页 |
| 1.3 结构检测研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 1.4.1 算法框架 | 第14-15页 |
| 1.4.2 组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 结构纹理分析与特征提取 | 第16-24页 |
| 2.1 结构纹理分析 | 第16-17页 |
| 2.2 多尺度内变差模型 | 第17-20页 |
| 2.3 特征提取 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于SVM分类的结构预测 | 第24-32页 |
| 3.1 支持向量机概述 | 第24-27页 |
| 3.2 基于SVM的结构预测 | 第27-29页 |
| 3.3 特征和样本对分类性能的影响 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于后处理的结构检测 | 第32-39页 |
| 4.1 多余点剔除 | 第32-33页 |
| 4.2 多尺度断点连接 | 第33-34页 |
| 4.3 基于曲率的结构校正 | 第34-36页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第五章 结构引导下的自适应纹理滤波 | 第39-48页 |
| 5.1 自适应滤波过程 | 第39-41页 |
| 5.2 参数设置 | 第41-42页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第42-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第六章 总结和展望 | 第48-50页 |
| 6.1 总结 | 第48-49页 |
| 6.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 在校期间研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
