基于纹理特征的舌象分类研究及应用



基于纹理特征的舌象分类研究及应用

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基于纹理特征的舌象分类研究及应用

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-9 页
第1章绪论	第9-15 页
· 课题背景与研究意义	第9-10 页
· 国内外研究现状	第10-11 页
· 纹理分析研究现状	第11-14 页
· 本文研究内容	第14-15 页
第2章红刺的分类	第15-33 页
· 子图像选取	第16-17 页
· 图像预处理	第17 页
· 红刺特征提取	第17-22 页
· Gabor小波	第18-20 页
· Daubechies小波变换	第20-22 页
· 分类器设计	第22-24 页
· 实验	第24-32 页
· Gabor小波实验结果	第25-31 页
· Gabor小波与Daubechies小波比较	第31-32 页
· 本章小结	第32-33 页
第3章舌质苍老与舌质娇嫩的分类	第33-42 页
· 子图像选取	第34-35 页
· 舌质苍老与舌质娇嫩图像特征提取	第35-39 页
· 图像纹理特性分析	第35-36 页
· 特征提取	第36-39 页
· 分类器设计	第39 页
· 实验	第39-40 页
· 降低灰度级	第39-40 页
· 舌质苍老与舌质娇嫩分类实验	第40 页
· 本章小结	第40-42 页
第4章厚苔薄苔的分类	第42-57 页
· 子图像选取	第43-44 页
· 厚苔薄苔特征提取	第44-47 页
· Laws’纹理能量测度	第44-45 页
· 分形模型	第45-47 页
· 分类器设计	第47 页
· 实验	第47-55 页
· Gabor小波分类实验	第47-54 页
· 小波变换分类实验	第54 页
· Laws’纹理能量测度分类实验	第54 页
· 灰度共生矩阵（GLCM）分类实验	第54-55 页
· 分形模型分类实验	第55 页
· 本章小结	第55-57 页
第5章部分证候和疾病的诊断研究	第57-62 页
· 研究舌诊自动诊断的意义	第57 页
· 证候诊断模型	第57-59 页
· 证候诊断实验	第59-60 页
· 疾病诊断模型	第60-61 页
· 疾病诊断实验	第61 页
· 本章小结	第61-62 页
结论	第62-64 页
参考文献	第64-69 页
攻读学位期间发表的学术论文	第69-70 页
哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明	第70 页
哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书	第70 页
哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理	第70-71 页
致谢	第71页

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