基于局部结构分布的统计纹理表征方法研究



基于局部结构分布的统计纹理表征方法研究

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基于局部结构分布的统计纹理表征方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-13页
第一章绪论	第13-33页
1.1 论文研究背景	第13-14页
1.2 国内外研究现状	第14-26页
1.2.1 纹理图像分析的难点	第14-15页
1.2.2 基于模型的方法	第15-16页
1.2.3 基于统计的方法	第16-26页
1.3 论文所涉及的数据库	第26-30页
1.3.1 Brodatz纹理库	第26页
1.3.2 CURe T纹理库	第26-27页
1.3.3 KTH-TIPS纹理库	第27-28页
1.3.4 KTH-TIPS2纹理库	第28页
1.3.5 UIUC纹理库	第28-29页
1.3.6 全天空极光图像库	第29-30页
1.3.7 UCLA动态纹理库	第30页
1.4 论文结构安排	第30-33页
第二章基于局部能量模式的纹理表征	第33-53页
2.1 引言	第33-35页
2.1.1 相关的工作	第34页
2.1.2 本章贡献	第34-35页
2.2 局部能量模式表征方法	第35-42页
2.2.1 研究动机	第35页
2.2.2 基本算法	第35-40页
2.2.3 旋转不变性分析	第40-41页
2.2.4 多尺度和尺度不变性分析	第41-42页
2.3 标准纹理库上的分类实验	第42-48页
2.3.1 数据库介绍与实验设计	第42-43页
2.3.2 尺度不变性表征方法特性	第43-44页
2.3.3 旋转不变性表征的分类	第44-46页
2.3.4 参数P和N的影响	第46页
2.3.5 N进制编码结合其他局部描述子的分类实验	第46-47页
2.3.6 与其他方法的比较	第47-48页
2.4 全天空极光图像分类实验	第48-51页
2.5 本章总结	第51-53页
第三章基于连续性最大响应和主曲率的旋转不变性纹理表征	第53-87页
3.1 引言	第53-54页
3.1.1 基于纹元字典的方法	第53-54页
3.1.2 本章贡献	第54页
3.2 相关局部描述子的回顾	第54-58页
3.2.1 Leung-Malik (LM) 滤波器组	第55页
3.2.2 Schmid (S) 滤波器组	第55页
3.2.3 Maximum Response 8 (MR8) 滤波器组	第55-56页
3.2.4 Gabor滤波器组	第56页
3.2.5 局部差分 (LD) 滤波器组	第56页
3.2.6 环和楔形 (R/W) 滤波器组	第56-57页
3.2.7 图像区块（Patch）	第57-58页
3.3 连续性纹理表征算法	第58-66页
3.3.1 连续性最大响应（CMR）局部描述子	第58-62页
3.3.2 主曲率（PC）局部描述子	第62-64页
3.3.3 表征过程	第64-66页
3.3.4 不同描述子之间的比较	第66页
3.4 标准纹理库上的分类实验	第66-70页
3.4.1 数据库介绍与实验设计	第66-67页
3.4.2 图像归一化的影响	第67-69页
3.4.3 不同方法分类性能的比较	第69-70页
3.5 旋转不变性分析	第70-80页
3.6 其他实验和讨论	第80-85页
3.6.1 与另一种基于主曲率的方法比较	第80-81页
3.6.2 噪声的影响	第81-83页
3.6.3 采用支撑向量机进行分类	第83-84页
3.6.4 采用3个尺度表征的分类性能	第84-85页
3.7 本章总结	第85-87页
第四章基于频率分解和梯度方向的尺度不变性纹理表征	第87-97页
4.1 引言	第87-88页
4.2 尺度不变性纹理表征算法	第88-92页
4.2.1 频率分解	第88-89页
4.2.2 尺度不变性梯度方向	第89-92页
4.2.3 二维联合分布的表征	第92页
4.3 标准纹理库上的分类实验	第92-95页
4.4 参数分析	第95页
4.5 本章总结	第95-97页
第五章结合码本和N进制编码的快速矢量量化方法	第97-105页
5.1 引言	第97-98页
5.2 快速矢量量化方法	第98-101页
5.2.1 码本学习	第99页
5.2.2 生成标记的映射查找表	第99页
5.2.3 N进制编码和重新标记	第99-101页
5.3 标准纹理库上的分类实验	第101-102页
5.4 快速矢量量化的性能分析	第102-103页
5.4.1 矢量量化的计算量	第102-103页
5.4.2 表征维度	第103页
5.5 本章总结	第103-105页
第六章体局部能量模式的动态纹理表征	第105-111页
6.1 引言	第105页
6.2 动态纹理表征	第105-106页
6.3 标准动态纹理库上的识别实验	第106-109页
6.4 本章总结	第109-111页
第七章结束语	第111-115页
7.1 论文总结	第111-113页
7.2 工作展望	第113-115页
参考文献	第115-127页
致谢	第127-129页
攻读博士学位期间的研究成果	第129-131页

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