基于多分辨共生矩阵纹理特征的图像检索研究



基于多分辨共生矩阵纹理特征的图像检索研究

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基于多分辨共生矩阵纹理特征的图像检索研究

论文目录
致谢	第1-8页
摘要	第8-9页
ABSTRACT	第9-14页
第一章绪论	第14-22页
· 选题背景及研究意义	第14-15页
· 基于内容的图像检索	第15-18页
· 发展现状	第15页
· 从小波分析到多尺度分析	第15-16页
· 基于纹理特征的图像检索	第16-18页
· 检索的相似度计算和性能评价	第18-20页
· 相似度计算	第18-19页
· 检索性能评价指标	第19-20页
· 主要研究内容及创新点	第20-22页
· 主要内容	第20页
· 创新点	第20-22页
第二章多分辨共生矩阵(MCM)及其特征	第22-37页
· 多分辨共生矩阵	第22-24页
· 共生矩阵	第22-23页
· 共生矩阵的纹理特征	第23-24页
· 多分辨共生矩阵	第24-32页
· 多分辨共生矩阵概念及其相关性质	第24-25页
· 非下采样剪切波	第25-32页
· 本文纹理图像库	第32-33页
· 量化策略	第33-35页
· 混合高斯模型	第35-37页
· EM算法	第35-36页
· 高斯混合模型	第36-37页
第三章基于NSST和MCM纹理特征提取算法	第37-46页
· 引言	第37-38页
· 相似性度量	第38页
· 纹理特征提取算法	第38-40页
· 算法步骤	第38-40页
· 算法的优劣	第40页
· 仿真实验及分析	第40-45页
· 纹理特征提取算法仿真实验	第41-43页
· 纹理特征提取算法对比实验	第43-45页
· 小结	第45-46页
第四章基于稀疏表示的图像检索算法	第46-50页
· 引言	第46页
· 相似性度量	第46页
· 稀疏表示和细节子带	第46-48页
· 稀疏表示	第47页
· K-SVD构造超完备字典	第47-48页
· 正交匹配追踪稀疏表示算法	第48页
· 改进的特征提取算法	第48页
· 仿真实验及分析	第48-50页
第五章总结和展望	第50-52页
· 全文总结	第50页
· 今后工作展望	第50-52页
参考文献	第52-56页
攻读硕士学位期间的学术论文发表情况	第56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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