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三类传统龙纹图案数据集构建与系统实现

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三类传统龙纹图案数据集构建与系统实现
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第一章 绪论第11-16页
 1.1 研究背景及意义第11页
 1.2 国内外研究现状第11-12页
 1.3 论文主要工作第12-13页
 1.4 论文组织结构第13-15页
 1.5 本章小结第15-16页
第二章 三类传统龙纹图案数据集构建与优化相关技术原理第16-26页
 2.1 数据集构建相关技术第16-22页
  2.1.1 爬虫技术第16页
  2.1.2 图像预处理第16-17页
  2.1.3 图像数据过滤方法第17-21页
  2.1.4 图像数据去重方法第21-22页
 2.2 数据集优化相关技术第22-25页
  2.2.1 图卷积网络第22-23页
  2.2.2 图像超分辨率方法第23-25页
 2.3 本章小结第25-26页
第三章 三类传统龙纹图案数据集构建第26-43页
 3.1 图像数据获取与预处理第26-31页
  3.1.1 标本库入库模型构建第26-27页
  3.1.2 聚焦爬虫算法第27-29页
  3.1.3 图像数据预处理第29-31页
 3.2 图像数据过滤第31-39页
  3.2.1 基于WSACI-LBP的特征提取第31-33页
  3.2.2 基于不变距和WSACI-LBP的融合框架第33-36页
  3.2.3 图像数据过滤仿真实验第36-39页
 3.3 数据数据去重第39-42页
  3.3.1 分块感知哈希的图像去重算法第39-40页
  3.3.2 图像数据去重仿真实验第40-42页
 3.4 本章小结第42-43页
第四章 三类传统龙纹图案数据集优化第43-53页
 4.1 基于图卷积网络的图像标注第43-47页
  4.1.1 三类传统纹样图像标注体系第43-44页
  4.1.2 基于GCN的图像多标签标注学习第44-46页
  4.1.3 图像标注仿真实验第46-47页
 4.2 基于AM-RDN的图像超分辨率重建第47-51页
  4.2.1 AM-RDN模型构建第47-50页
  4.2.2 图像超分辨率仿真实验第50-51页
 4.3 本章小结第51-53页
第五章 三类传统龙纹图案数据集构建系统实现第53-74页
 5.1 系统需求分析第53-55页
  5.1.1 系统功能性需求分析第53-54页
  5.1.2 系统非功能性需求分析第54-55页
 5.2 系统设计与实现第55-69页
  5.2.1 系统总体设计第55-57页
  5.2.2 系统主要模块设计第57-64页
  5.2.3 系统功能展示第64-69页
 5.3 系统测试第69-73页
  5.3.1 测试环境第69-70页
  5.3.2 功能测试第70-72页
  5.3.3 性能测试第72-73页
 5.4 本章小结第73-74页
第六章 总结与展望第74-76页
 6.1 总结第74-75页
 6.2 展望第75-76页
参考文献第76-81页
致谢第81-82页
攻读学位期间取得的研究成果第82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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