基于Gabor小波变换与支持向量机的纹理图像分割

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基于Gabor小波变换与支持向量机的纹理图像分割

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基于Gabor小波变换与支持向量机的纹理图像分割

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-8页
第一章绪论	第8-14页
· 课题来源及研究的目的和意义	第8-9页
· 国内外在该方向的研究现状	第9-12页
· 纹理分析的主要任务	第9页
· 纹理分割及其主要方法	第9-11页
· 纹理分割的发展趋势	第11-12页
· 课题研究内容与章节安排	第12-14页
第二章图像的纹理特征	第14-20页
· 纹理的定义	第14页
· 纹理的描述和分析方法	第14-15页
· 特征提取方法	第14-15页
· 分类器	第15页
· 纹理特征	第15-18页
· 灰度共生矩阵	第15-16页
· Tamura纹理特征	第16-17页
· 自回归纹理模型	第17-18页
· 纹理在图像处理中的应用	第18-20页
第三章图像的边缘检测和阈值分割	第20-28页
· 基于边缘的图像分割方法	第20-22页
· 微分算子法	第20-22页
· 边缘连接	第22页
· 图像的阈值分割法	第22-28页
· 直方图分割法	第22-23页
· 基于灰度期望值的阈值分割	第23-24页
· 最大类间方差阈值分割	第24-25页
· 最大嫡阈值分割	第25-26页
· 迭代分割法	第26-27页
· 实验结果比较	第27-28页
第四章基于Gabor小波变换的纹理特征提取	第28-42页
· 小波变换	第28-29页
· 2DGabor函数	第29-31页
· Gabor小波函数	第31-33页
· Gabor滤波器组	第33-39页
· 基于Gabor滤波器组的图像展开	第33-34页
· Gabor滤波器组选择原则	第34页
· Gabor滤波器的性质	第34-35页
· 多通道Gabor滤波器的设计	第35-38页
· Gabor滤波器标准差σ_u和σ_v的推导	第38-39页
· 图像纹理特征的描述	第39页
· 用于特征提取的2DGabor小波	第39-42页
第五章基于Gabor变换的AdaBoost降维方法	第42-46页
· Boosting重采样技术	第42页
· AdaBoost分类方法	第42-44页
· 弱分类器	第43页
· 强分类器构造	第43-44页
· AdaBoost在Gabor特征降维中的应用	第44-45页
· 实验结果及分析	第45-46页
第六章纹理分类	第46-60页
· 基于BP神经网络的纹理分类	第46-49页
· BP神经网络结构及BP学习算法	第46-47页
· BP算法的基本思想及实现	第47-49页
· 基于支持向量机的纹理分类	第49-53页
· 支持向量机概论	第49-50页
· 线性可分条件下支持向量机的最优分类面	第50-51页
· 线性不可分条件下支持向量机的最优分类面	第51-53页
· 遗传算法	第53-55页
· 实验结果及分析	第55-60页
· 概述	第55页
· 基于Gabor+AdaBoost+SVM农业害虫图像分割方法	第55-56页
· 评估方法	第56-60页
第七章总结与展望	第60-62页
· 全文工作回顾	第60页
· 下一步工作的展望展望	第60-62页
参考文献	第62-64页
致谢	第64-66页
攻读硕士学位期间发表的论文目录	第66页

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