| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景与意义 | 第10-11页 |
| ·主要内容和章节结构 | 第11-12页 |
| ·主要创新点 | 第12-14页 |
| 2 文献综述 | 第14-19页 |
| ·三维表面纹理表现形式 | 第15页 |
| ·图像数据采集环境 | 第15-16页 |
| ·符合朗伯模型的方法 | 第16-19页 |
| ·朗伯模型和光度立体 | 第16-18页 |
| ·Gradient 方法 | 第18-19页 |
| 3 CONTOURLET 变换理论 | 第19-28页 |
| ·小波理论 | 第19-21页 |
| ·小波发展 | 第19-20页 |
| ·小波变换 | 第20-21页 |
| ·CONTOURLET 的理论知识 | 第21-28页 |
| ·拉普拉斯金字塔变换 | 第23-24页 |
| ·方向滤波器变换 | 第24-25页 |
| ·Contourlet 分解图例 | 第25-28页 |
| 4 CONTOURLET 在三维图像融合的研究 | 第28-36页 |
| ·图像融合 | 第28-32页 |
| ·融合算法分析 | 第28-29页 |
| ·融合规则 | 第29-32页 |
| ·图像重光照 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-36页 |
| 5 CONTOURLET 在图像分类的应用研究 | 第36-49页 |
| ·纹理分类研究综述 | 第36-37页 |
| ·分类研究方法与思想 | 第36-37页 |
| ·纹理提取特征方法 | 第37页 |
| ·支持向量机 | 第37-40页 |
| ·广义最优分类面 | 第38-39页 |
| ·支持向量机 | 第39页 |
| ·核函数 | 第39-40页 |
| ·基于CONTOURLET三维纹理分类实验 | 第40-49页 |
| ·纹理特征提取的步骤 | 第40-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-49页 |
| 6 CONTOURLET 与分形结合应用于图像分类 | 第49-54页 |
| ·分形理论的产生与发展 | 第49-50页 |
| ·分形理论 | 第49-50页 |
| ·小波与分形 | 第50页 |
| ·分形特征提取和分类 | 第50-54页 |
| ·分形维数的计算 | 第50-52页 |
| ·分形与 Contourlet 变换的实验结果 | 第52-54页 |
| 7 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 个人简历 | 第62页 |
| 学术论文 | 第62页 |
| 研究成果 | 第62页 |