最小二乘支持向量机及其在图像增强中的应用研究

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最小二乘支持向量机及其在图像增强中的应用研究

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最小二乘支持向量机及其在图像增强中的应用研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-8页
1 绪论	第8-13页
· 论文研究背景	第8-11页
· 支持向量机的产生	第8-10页
· 最小二乘支持向量机	第10-11页
· 支持向量机的应用	第11页
· 本文主要研究内容与组织结构	第11-13页
2 统计学习理论与支持向量机	第13-28页
· 统计学习理论基本内容	第13-18页
· 学习过程一致性条件	第13-14页
· VC维	第14-16页
· 结构风险最小化	第16-18页
· 支持向量机	第18-24页
· 最优分类面	第18-19页
· 线性支持向量机	第19-21页
· 非线性支持向量机	第21-22页
· 回归支持向量机	第22-24页
· 支持向量机的训练算法	第24-27页
· 分解算法	第24-26页
· 变异的支持向量机学习算法	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
3 最小二乘支持向量机算法改进	第28-35页
· 最小二乘支持向量机及其稀疏化	第28-30页
· 最小二乘支持向量机算法改进	第30-34页
· 增量学习方法	第30-31页
· 最小二乘支持向量机改进算法	第31-32页
· 仿真实例及分析	第32-34页
· 本章小结	第34-35页
4 支持向量机在图像增强中的应用	第35-54页
· 图像增强理论及其分类	第35-42页
· 点处理图像增强方法	第36-40页
· 模板处理图像增强方法	第40-42页
· 图像锐化	第42-47页
· 图像锐化的基本方法	第42-44页
· 基于支持向量机的图像锐化方法	第44-47页
· 图像去噪	第47-49页
· 图像去噪的基本方法	第47-48页
· 基于支持向量机的图像去噪方法	第48-49页
· 一种改进的局部对比度图像增强算法	第49-53页
· 最小二乘支持向量机对锐化图像的处理	第49-51页
· 加权自适应局部对比度增强算法	第51-52页
· 仿真实例及分析	第52-53页
· 本章小结	第53-54页
5 结论与展望	第54-55页
参考文献	第55-58页
附	第58-60页
·作者在攻读硕士学位期间发表的论文、科研情况	第58-59页
· 致谢	第59-60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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