图像分类中的K近邻方法的改进研究及应用



图像分类中的K近邻方法的改进研究及应用

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图像分类中的K近邻方法的改进研究及应用

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-15页
1.1 研究的目的和意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.3 本文的研究内容及技术路线	第13-15页
1.3.1 研究内容	第13-14页
1.3.2 技术路线	第14-15页
第2章近邻分类方法	第15-24页
2.1 引言	第15页
2.2 典型分类方法	第15-16页
2.3 近邻分类方法	第16-19页
2.3.1 最近邻分类方法	第16页
2.3.2 K-近邻分类方法	第16-18页
2.3.3 K-近邻分类方法实现	第18页
2.3.4 K-近邻分类方法分析	第18-19页
2.4 两种典型的改进K近邻分类方法	第19-22页
2.4.1 近质心近邻选取原则	第19-20页
2.4.2 K-近质心近邻分类方法	第20-22页
2.4.3 基于局部均值的非参数分类方法	第22页
2.5 评价分类方法的技术指标	第22-23页
2.6 本章小结	第23-24页
第3章基于局部均值与类均值的质心近邻分类方法	第24-33页
3.1 引言	第24-25页
3.2 基于局部均值与类均值的质心近邻分类方法	第25-28页
3.2.1 问题的提出	第25页
3.2.2 CNNCM的基本原理	第25-27页
3.2.3 CNNCM的基本流程	第27-28页
3.3 实验结果及分析	第28-32页
3.4 本章小结	第32-33页
第4章基于局部权重的K-近质心近邻分类方法	第33-45页
4.1 引言	第33页
4.2 基于局部权重的K-近质心近邻分类方法	第33-36页
4.2.1 LWKNCN的基本原理	第33-35页
4.2.2 LWKNCN的算法流程	第35-36页
4.3 实验结果及分析	第36-44页
4.3.1 在UCI数据实验结果分析	第37-40页
4.3.2 在人造数据实验结果分析	第40-44页
4.4 本章小结	第44-45页
第5章改进的KNN方法在杂草识别的应用	第45-64页
5.1 引言	第45页
5.2 图像预处理	第45-51页
5.2.1 图像的灰度化方法	第45-46页
5.2.2 图像滤波	第46-48页
5.2.3 阈值分割方法	第48-51页
5.3 边缘检测	第51-56页
5.4 特征提取	第56-61页
5.4.1 颜色特征提取	第56-57页
5.4.2 形状特征提取	第57-59页
5.4.3 纹理特征提取	第59-61页
5.5 改进的KNN方法在杂草数据实验结果分析	第61-63页
5.6 本章小结	第63-64页
结论	第64-66页
参考文献	第66-71页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第71-72页
致谢	第72页

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