基于空间灰度共生矩阵和Hu不变矩的东北虎个体识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·本课题研究的背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及本课题研究的意义 | 第9-10页 |
| ·数字图像处理主要内容及其在实际中的应用 | 第10-12页 |
| ·本文研究的内容 | 第12-13页 |
| 2 东北虎图像预处理 | 第13-18页 |
| ·东北虎图像预处理 | 第13-17页 |
| ·图像预处理的目的 | 第13页 |
| ·彩色图像转化成灰度图像 | 第13-14页 |
| ·东北虎图像的截取 | 第14页 |
| ·中值滤波 | 第14-15页 |
| ·尺寸归一化 | 第15-16页 |
| ·直方图均衡化 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 基于灰度共生矩阵的东北虎特征参数提取 | 第18-37页 |
| ·纹理特征概述 | 第18-21页 |
| ·纹理的定义及分类 | 第18-20页 |
| ·纹理分析中的常用方法 | 第20-21页 |
| ·灰度共生矩阵定义 | 第21-22页 |
| ·灰度共生矩阵的特点 | 第22-26页 |
| ·灰度共生矩阵的特征参数 | 第26-29页 |
| ·构造因子对东北虎纹理特征参数的影响 | 第29-36页 |
| ·生成步长d对特征参数的影响 | 第29-33页 |
| ·图像灰度级N_g对特征参数的影响 | 第33-36页 |
| ·生成方向θ对特征参数的影响 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于Hu矩的东北虎特征参数提取 | 第37-44页 |
| ·几何矩 | 第37-39页 |
| ·矩的概念 | 第37-38页 |
| ·矩的物理意义 | 第38-39页 |
| ·矩的几种变换 | 第39-41页 |
| ·Hu矩 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 东北虎个体模式识别的方法研究 | 第44-58页 |
| ·图像模式识别 | 第44-46页 |
| ·模式识别系统的构成及方法 | 第44-45页 |
| ·东北虎个体自动识别系统方案 | 第45-46页 |
| ·相关性分析 | 第46-50页 |
| ·误差逆传播神经网络 | 第50-53页 |
| ·BP神网络结构 | 第50-51页 |
| ·BP神经网络的算法 | 第51-53页 |
| ·基于BP神经网络的东北虎个体识别 | 第53-56页 |
| ·BP网络的输入层及输出层的选择 | 第53-54页 |
| ·BP网络的隐含层节点的选择 | 第54-55页 |
| ·BP网络训练算法的选择及识别结果 | 第55-56页 |
| ·结果分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
