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基于纹理的图像聚类研究

致谢第1-6页
摘要第6-9页
ABSTRACT第9-18页
第1章 绪论第18-32页
   ·概述第18页
   ·纹理分析研究现状第18-23页
     ·纹理分析概述第18-20页
     ·纹理研究内容第20-21页
     ·纹理分析应用第21-23页
   ·聚类分析研究现状第23-27页
     ·聚类分析概述第23页
     ·聚类分析研究第23-24页
     ·高维数据聚类第24-26页
     ·聚类效果评估第26-27页
   ·实验纹理库第27-31页
   ·本章小结第31-32页
第2章 基于双树复小波以及双树旋转复小波的图像纹理提取及测量方法第32-50页
   ·引言第32页
   ·小波变换第32-34页
   ·双树复小波第34-39页
   ·双树旋转复小波第39-44页
   ·纹理签名第44-46页
   ·KL距离第46-47页
   ·实验结果第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第3章 融合双树复小波统计特征和局部二值模式的纹理特征提取第50-62页
   ·引言第50页
   ·局部二值模式第50-55页
     ·灰度不变性第51-52页
     ·旋转不变性第52-54页
     ·纹理测度第54-55页
   ·特征融合第55-58页
   ·实验结果第58-60页
   ·本章小结第60-62页
第4章 基于谱分析的纹理图像聚类算法第62-80页
   ·引言第62-63页
   ·谱聚类分析第63-71页
     ·内嵌和降维第63-65页
     ·谱聚类算法第65-68页
     ·相似矩阵构建第68页
     ·保局映射第68-71页
   ·基于密度的邻接表示第71-74页
   ·实验结果第74-78页
   ·本章小结第78-80页
第5章 基于纹理特征的掌纹识别第80-94页
   ·引言第80页
   ·掌纹识别概述第80-82页
   ·掌纹图像获取第82-84页
   ·特征分级提取第84-88页
     ·主线特征提取第85-87页
     ·纹理特征提取第87-88页
   ·分级识别第88-89页
   ·实验结果第89-92页
   ·本章小结第92-94页
第6章 基于手部特征的图像识别系统第94-106页
   ·引言第94页
   ·分层识别第94-100页
   ·应用系统第100-105页
     ·系统界面第101-102页
     ·识别过程第102-105页
   ·本章小结第105-106页
第7章 总结与展望第106-110页
   ·论文工作总结第106-108页
   ·未来工作展望第108-109页
   ·结束语第109-110页
参考文献第110-121页
攻读博士学位期间主要的研究成果第121-122页

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