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基于Logistic回归的古村落图像筛选模型的构建及应用

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基于Logistic回归的古村落图像筛选模型的构建及应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-15页
  · 论文研究背景与意义第11-12页
  · 论文研究内容第12-13页
  · 论文组织结构第13-15页
第二章 相关技术调研第15-28页
  · 数字图像第15-16页
    · 数字图像的表示第15页
    · 数字图像的类型第15页
    · 灰度图像转换第15-16页
  · 图像质量评价第16-20页
    · 全参考评价法第16-17页
    · 部分参考评价法第17-18页
    · 无参考评价法第18-20页
  · 近似重复图像检测第20-24页
    · 特征提取第20-22页
    · 相似度计算第22-23页
    · 检测性能评价第23-24页
  · Logistic回归模型第24-27页
    · 模型概述第24页
    · 模型定义第24-25页
    · 模型求解第25-26页
    · 模型评估第26-27页
  · 本章小结第27-28页
第三章 基于Logistic回归的古村落图像筛选模型第28-48页
  · 筛选指标的选择与计算第28-42页
    · 边缘灰度变化率第28-30页
    · 质量评分第30-34页
    · 近似重复图像数量第34-40页
    · 相对质量评分第40-42页
  · 模型定义第42-43页
  · 模型求解第43-44页
  · 模型评估第44-46页
  · 模型说明第46页
  · 本章小结第46-48页
第四章 古村落图像筛选模型的应用第48-67页
  · 应用项目背景介绍第48页
  · 系统设计第48-56页
    · 总体架构设计第48-51页
    · 功能模块设计第51-53页
    · 数据库设计第53-56页
  · 系统实现第56-66页
    · 开发环境第56-57页
    · 核心模块实现第57-66页
  · 本章小结第66-67页
第五章 模型系统的测试第67-78页
  · 系统界面展示第67-72页
  · 测试与分析第72-77页
  · 本章小结第77-78页
总结与展望第78-80页
  研究工作总结第78-79页
  工作展望第79-80页
参考文献第80-85页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第85-86页
致谢第86-87页
附件第87页

本篇论文共87页,点击这进入下载页面
 
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