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纹理图像统计及其应用研究
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纹理图像统计及其应用研究
论文目录
 
摘要第1-11 页
第一章 绪论第11-17 页
　　· 研究背景、目的和意义第11-13 页
　　· 研究的方法和技术路线第13-14 页
　　· 本文的组织结构和主要贡献第14-17 页
第二章 纹理研究概述第17-33 页
　　· 纹理研究的基本方向第17-21 页
　　　　· 关于纹理定义的研究第17-18 页
　　　　· 纹理分析的主要方法第18 页
　　　　· 纹理分类与分割方法第18-19 页
　　　　· 纹理合成第19-20 页
　　　　· 基于纹理的形状恢复第20 页
　　　　· 现有研究方法的主要缺陷第20-21 页
　　· 统计学在纹理感知研究中的主要成果第21-22 页
　　· 与纹理相关的研究方向第22-25 页
　　　　· 自然图像统计第22-23 页
　　　　· 自然图像成分分析第23-24 页
　　　　· 自然图像元素分组第24 页
　　　　· 自然图像模式建模第24-25 页
　　· 活跃的研究方向第25-26 页
　　　　· 不变性纹理分析第25 页
　　　　· 数据驱动的图像分割机制第25 页
　　　　· 视觉模式的分类、聚类和统计计算技术第25-26 页
　　　　· 关于纹理基本元素的研究第26 页
　　· 关于纹元的研究第26-30 页
　　　　· 关于纹元的早期研究第26-28 页
　　　　· Zhu 等关于纹元的统计学习第28-29 页
　　　　· 关于Texton的主要结论和提取Texton的意义第29-30 页
　　　　· 其他相关研究第30 页
　　· 小结第30-33 页
第三章 背景知识第33-49 页
　　· 纹理合成第33-37 页
　　　　· 纹理合成基本算法第33-34 页
　　　　· 非参数纹理合成算法第34-35 页
　　　　· 魏立一的L-形邻域选样算法第35 页
　　　　· Ashikhmin的自然纹理合成算法第35-37 页
　　　　· 块缝合算法第37 页
　　· PCA第37-38 页
　　· ICA第38-45 页
　　　　· 概述第38 页
　　　　· 数学模型第38-39 页
　　　　· 解存在的可能性第39-41 页
　　　　· FastICA算法第41-43 页
　　　　· TICA第43-45 页
　　· 谱聚类第45-47 页
　　　　· 谱聚类的基本思想第45-46 页
　　　　· 归一化切割第46-47 页
　　· 小结第47-49 页
第四章 纹理图像独立分量分析及其应用第49-75 页
　　· 基本思想第49-50 页
　　· 提取视觉元第50-59 页
　　　　· 观测数据的前处理和后处理第50-52 页
　　　　· 纹理图像TICA 分析第52-55 页
　　　　· 对基的解释第55-56 页
　　　　· 提取视觉元第56-59 页
　　· 图像基的应用第59-64 页
　　　　· 基扩展与纹理合成第59 页
　　　　· 纹理分类第59-61 页
　　　　· 纹理分割第61-64 页
　　· 纹理图像集的TICA 分析第64-66 页
　　· 纹理图像本体理论第66-73 页
　　　　· 本体方法论第66-67 页
　　　　· 纹理图像本体第67-69 页
　　　　· 图像域结构层次第69-71 页
　　　　· 视觉词汇的建立第71-73 页
　　· 本章小结第73-75 页
第五章 纹理分割第75-89 页
　　· 概述第75-76 页
　　· 纹理探测第76-82 页
　　　　· 学习和选择滤波器第76-78 页
　　　　· 算法第78-80 页
　　　　· 实验结果第80-82 页
　　　　· 小结第82 页
　　· ICA 支持的纹理分割第82-89 页
　　　　· 概述第82-83 页
　　　　· 用Gabor滤波器提取纹理特征第83-84 页
　　　　· 用ICA 整合纹理特征第84 页
　　　　· 基于Gabor 滤波器及ICA 的无监督纹理分割第84-85 页
　　　　· 实验结果第85-88 页
　　　　· 小结第88-89 页
第六章 纹理生成第89-99 页
　　· 概述第89 页
　　· 冰裂纹合成第89-92 页
　　　　· 冰裂纹第89-90 页
　　　　· 冰裂纹合成算法第90-92 页
　　　　· 合成结果第92 页
　　· 统计信息传递第92-99 页
　　　　· 相关工作和基本思想第92-93 页
　　　　· 控向金字塔第93-95 页
　　　　· 控向金字塔统计信息传递第95-97 页
　　　　· 算法步骤第97-98 页
　　　　· 传递实验第98 页
　　　　· 小结第98-99 页
第七章 在线高斯混合模型和纹理支持的运动分割算法第99-109 页
　　· 概述第99-100 页
　　· 相关工作第100-101 页
　　· 在线高斯混合模型和纹理特征第101-103 页
　　　　· 在线高斯混合模型第101-102 页
　　　　· 纹理特征相似性度量第102 页
　　　　· 纹理特征第102-103 页
　　· 运动分割算法第103-105 页
　　· 实验结果第105-107 页
　　· 小结第107-109 页
第八章 结束语第109-113 页
　　· 本文内容回顾第109-111 页
　　· 将来的工作第111-113 页
参考文献第113-131 页
附录1：重要的英文缩写第131 页
附录2：重要的中文技术名词第131-135 页
致谢第135-137 页
作者简介第137-138页

本篇论文共138页，点击这进入下载页面。
 
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