| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题背景目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 图像预处理 | 第10-12页 |
| 1.2.2 特征提取 | 第12-14页 |
| 1.2.3 分类 | 第14-15页 |
| 1.3 寿司识别问题的具体分析 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的内容 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的结构 | 第18-19页 |
| 第2章 寿司颜色特征提取 | 第19-27页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 HSV 色彩空间 | 第19-20页 |
| 2.3 颜色矩 | 第20-21页 |
| 2.4 HSV 全局颜色直方图 | 第21-22页 |
| 2.5 HSV 分块累加颜色直方图 | 第22-23页 |
| 2.6 改进的 HSV 分块累加全局直方图算法 | 第23-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 寿司纹理特征提取 | 第27-35页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 灰度共生矩阵纹理特征 | 第27-28页 |
| 3.3 LBP 和 LBPC 特征 | 第28-30页 |
| 3.4 旋转无关的 LBP 算子和 LBPV 算子 | 第30-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 实验结果、分析及参数优化 | 第35-46页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 颜色特征对比试验与结果分析 | 第35-37页 |
| 4.3 纹理特征对比实验与结果分析 | 第37-38页 |
| 4.4 截取图像尺寸大小选取实验与结果分析 | 第38-40页 |
| 4.5 特征融合对比实验与结果分析 | 第40-41页 |
| 4.6 分类算法对比试验与结果分析 | 第41-45页 |
| 4.6.1 融合特征的归一化方法 | 第41-42页 |
| 4.6.2 图像空间距离 | 第42页 |
| 4.6.3 分类器设计 | 第42-45页 |
| 4.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |