基于数字图像的纹理特征提取方法研究与改进



基于数字图像的纹理特征提取方法研究与改进

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基于数字图像的纹理特征提取方法研究与改进

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第一章绪论	第9-13页
1.1 问题研究背景	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10页
1.3 本文研究内容及章节安排	第10-13页
第二章颜色特征提取方法研究	第13-21页
2.1 RGB及HSV颜色空间简单介绍	第13-14页
2.2 HSV空间等间隔量化方法	第14-15页
2.3 HSV空间颜色直方图及改进特征提取方法	第15-20页
2.4 本章小结	第20-21页
第三章数字图像预处理及形状特征提取方法研究	第21-33页
3.1 数字图像预处理	第21-26页
3.1.1 图像灰度化	第21-22页
3.1.2 图像增强	第22页
3.1.3 图像阈值分割	第22-23页
3.1.4 数学形态学处理	第23-24页
3.1.5 边缘检测	第24-26页
3.2 形状特征提取方法	第26-29页
3.2.1 面积	第26页
3.2.2 目标物覆盖矩形长宽值及长宽比	第26-28页
3.2.3 周长	第28页
3.2.4 最大半径、最小半径及半径比	第28页
3.2.5 圆形度	第28-29页
3.3 形状特征提取算法示例实验	第29-32页
3.3.1 面积	第30页
3.3.2 目标物覆盖矩形长宽值及长宽比	第30-31页
3.3.3 周长	第31页
3.3.4 最大半径、最小半径及半径比	第31-32页
3.3.5 圆形度	第32页
3.4 本章小结	第32-33页
第四章灰度共生矩阵纹理特征提取方法研究与改进	第33-45页
4.1 常用纹理特征提取算法	第33-35页
4.2 灰度共生矩阵方法介绍	第35-37页
4.3 基于灰度共生矩阵的特征提取算法	第37-40页
4.4 灰度共生矩阵存在的问题及改进	第40-43页
4.4.1 伪像素点	第40-42页
4.4.2 最邻近原则及更多方向上的旋转不变性	第42-43页
4.5 改进算法的样本图像实现	第43-44页
4.6 本章小结	第44-45页
第五章基于纹理谱特征图的特征提取方法研究与改进	第45-57页
5.1 纹理谱特征提取方法	第45-49页
5.1.1 纹理单元	第45-47页
5.1.2 纹理特征提取	第47-49页
5.2 纹理谱特征提取算法存在的问题及改进	第49-53页
5.2.1 纹理特征旋转不变性	第49-51页
5.2.2 改进纹理单元的描述能力	第51-53页
5.3 改进算法的样本图像实现	第53-56页
5.4 本章小结	第56-57页
第六章实验结果对比及分析	第57-79页
6.1 分类器设计	第57-62页
6.1.1 k-近邻分类器	第57-58页
6.1.2 支持向量机	第58-59页
6.1.3 BP神经网络	第59-62页
6.2 公共数据库说明	第62-65页
6.3 改进灰度共生矩阵特征提取算法分类结果及分析	第65-72页
6.3.1 旋转图像特征与原始图像特征间的欧氏距离	第65-68页
6.3.2 原始及改进提取算法法分类结果对比	第68-72页
6.4 改进纹理谱特征提取算法分类结果及分析	第72-77页
6.4.1 旋转图像特征与原始图像特征间的欧氏距离	第72-74页
6.4.2 原始及改进提取算法分类结果对比	第74-77页
6.5 本章小结	第77-79页
第七章总结与展望	第79-81页
7.1 工作总结	第79页
7.2 后续研究工作展望	第79-81页
致谢	第81-83页
参考文献	第83-87页
攻读硕士学位期间发表论文	第87页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。

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