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matlab實(shí)現(xiàn)紋理圖像檢索算法.rar

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matlab實(shí)現(xiàn)紋理圖像檢索算法,matlab實(shí)現(xiàn)紋理圖像檢索算法72頁 5.7萬字附錄有源程序目 錄摘 要iiabstractiii目 錄iv第1章 緒論一1.1課題背景一1.2 圖像特征的提取與表達(dá)二1.3 顏色特征的提取二1.4 紋理特征的提取三1.5形狀特征的提取三1.6基于內(nèi)容的圖像檢索典型系統(tǒng)介紹三1.7 本章介紹五第2章 紋理分析算法與相...
編號:105-16884大小:3.76M
分類: 論文>通信/電子論文

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MATLAB實(shí)現(xiàn)紋理圖像檢索算法
72頁 5.7萬字 附錄有源程序

目 錄
摘 要 II
Abstract III
目 錄 IV
第1章 緒論 一
1.1課題背景 一
1.2 圖像特征的提取與表達(dá) 二
1.3 顏色特征的提取 二
1.4 紋理特征的提取 三
1.5形狀特征的提取 三
1.6基于內(nèi)容的圖像檢索典型系統(tǒng)介紹 三
1.7 本章介紹 五
第2章 紋理分析算法與相關(guān)技術(shù) 6
2.1 紋理的概述 6
2.2 基于空間性質(zhì)的紋理模型 6
2.2.1 基于自行關(guān)函數(shù)的模型 6
2.2.2基于共生矩陣的模型 7
2.2.3 隨機(jī)分形維模型 7
2.2.4 隨機(jī)場模型 9
2.3 基于頻域性質(zhì)的紋理模型 9
2.3.1 傅里葉功率譜 9
2.3.2 小波變換 10
2.4 基于結(jié)構(gòu)感知性質(zhì)的紋理模型 11
2.5 本章總結(jié) 12
第3章 灰度共生矩陣的紋理分析法 13
3.1 空間灰度層共生矩陣 13
3.2 灰度共生矩陣的特征量的產(chǎn)生 16
3.3 歸一化的方法 19
3.4 本章總結(jié) 20
第4章 實(shí)驗(yàn)過程及分析 21
4.1 本實(shí)驗(yàn)采用的圖像庫 21
4.2 本實(shí)驗(yàn)的特征向量相關(guān)性的比較 22
4.3 本論文所采用的歸一化方法 23
4.4 試驗(yàn)結(jié)果分析 23
本章小結(jié) 26
第5章 相似度的方法 27
5.1 視覺特征的相似度模型 27
5.2 L1距離和L2的距離 27
5.3 直方圖相交 27
5.4 二次式距離 28
5.5 馬氏距離 28
5.6 非幾何的相似度方法 28
5.7 圖像特征的性能評價(jià) 29
參考文獻(xiàn) 30
仿真結(jié)果 31
源程序 33
致謝 68
畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)成績評定表 69


部分參考文獻(xiàn)
劉忠偉,章毓晉. 1999.綜合利用顏色和紋理特征的圖像檢索.通信學(xué)報(bào),20(5):36-40
章毓晉,2002.圖像工程(附冊)——教學(xué)參考及習(xí)題解答.北京:清華大學(xué)出版社
章毓晉.圖像工程(上、下冊).北京:清華大學(xué)出版社,2000
謝和平,薛秀謙,1997.分形應(yīng)用中的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與方法.北京:科學(xué)出版社
Bimbo A. 1999.Visual Information Retrieval. Morgan Kaufmann,Inc.
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Wechsler W. 1980.Texture analysis-a survey. Signal Processing, 2: 271-280
Pentland A P. 1984.Fractal-based description of natural scence.IEEE-PAMI,6(6):661-674
Cross G R,Jain A K. 1983.Markov random field texture models IEEE-PAMI,5(1):25-39
Elfadel I M, Picard R W. 1994.Gibbs random fields,co-occurences and texture modeling.IEEE-PAMI,16(1):24-37