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基于改進局部二值模式的紋理分類算法研究

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基于改進局部二值模式的紋理分類算法研究
論文目錄
 
摘要第1-4頁
Abstract第4-8頁
第1章 緒論第8-15頁
  1.1 研究背景與意義第8-10頁
  1.2 國內外研究現狀第10-12頁
  1.3 論文主要內容以及組織結構第12-14頁
    1.3.1 論文的主要內容第12-13頁
    1.3.2 論文的組織結構第13-14頁
  1.4 本章小結第14-15頁
第2章 圖像紋理分類算法第15-28頁
  2.1 引言第15頁
  2.2 局部二值模式第15-18頁
  2.3 局部二值模式相關改進算法第18-24頁
    2.3.1 均勻局部二值模式第18-20頁
    2.3.2 旋轉不變局部二值模式第20-21頁
    2.3.3 旋轉不變均勻局部二值模式第21-22頁
    2.3.4 局部三值模式第22-24頁
  2.4 相似性度量第24頁
  2.5 K近鄰分類算法第24-25頁
  2.6 實驗所用相關數據集的介紹第25-27頁
    2.6.1 Contrib_TC_00000第25-26頁
    2.6.2 Outex_TC_00010第26頁
    2.6.3 Outex_TC_00012第26-27頁
  2.7 本章小結第27-28頁
第3章 多尺度多特征局部二值模式第28-39頁
  3.1 引言第28頁
  3.2 改進算法MFLBP第28-32頁
    3.2.1 MFLBP的原理第28-31頁
    3.2.2 MFLBP算法特征提取流程第31-32頁
  3.3 多尺度MFLBP算法第32-33頁
  3.4 實驗結果及分析第33-38頁
  3.5 本章小結第38-39頁
第4章 增強抗噪中心對稱局部二值模式第39-49頁
  4.1 引言第39頁
  4.2 CS-LBP(中心對稱局部二值模式)第39-40頁
  4.3 改進算法ECS-LBP第40-41頁
  4.4 改進算法ENRCS-LBP第41-44頁
  4.5 實驗結果及分析第44-48頁
    4.5.1 各算法特征維數與訓練耗時比較第44頁
    4.5.2 各算法分類精度比較第44-48頁
  4.6 本章小結第48-49頁
第5章 基于Qt的 LBP紋理分類可視化界面的設計第49-56頁
  5.1 引言第49頁
  5.2 項目開發環境與功能結構第49-50頁
    5.2.1 開發平臺以及開發環境第49頁
    5.2.2 項目功能結構第49-50頁
  5.3 各模塊功能實現第50-55頁
    5.3.1 圖片讀取與顯示模塊第50-52頁
    5.3.2 算法處理模塊第52-53頁
    5.3.3 直方圖顯示模塊第53-54頁
    5.3.4 精度測試模塊第54-55頁
  5.4 本章小結第55-56頁
第6章 總結與展望第56-58頁
  6.1 總結第56頁
  6.2 展望第56-58頁
參考文獻第58-62頁
攻讀碩士期間發表論文及參加科研情況第62-63頁
致謝第63-64頁

本篇論文共64頁,點擊這進入下載頁面。
 
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