
- 作 者:刘泓著
- 出 版 社:上海:上海大学出版社
- 出版年份:2000
- ISBN:7810581465
- 标注页数:137 页
- PDF页数:157 页
请阅读订购服务说明与试读!
订购服务说明
1、本站所有的书默认都是PDF格式,该格式图书只能阅读和打印,不能再次编辑。
2、除分上下册或者多册的情况下,一般PDF页数一定要大于标注页数才建议下单购买。【本资源157 ≥137页】
图书下载及付费说明
1、所有的电子图书为PDF格式,支持电脑、手机、平板等各类电子设备阅读;可以任意拷贝文件到不同的阅读设备里进行阅读。
2、电子图书在提交订单后一般半小时内处理完成,最晚48小时内处理完成。(非工作日购买会延迟)
3、所有的电子图书都是原书直接扫描方式制作而成。
第一章 绪论 1
1.1 纹理图象研究的意义 1
1.2 图象纹理的分析与识别研究的动态 3
1.3 论文研究内容及编排 12
第二章 纹理图象的小波分析与识别 17
2.1 引言 17
2.2 小波变换与Mallat算法 19
2.3 树结构小波分解方法 23
2.4 纹理特征提取 26
2.5 纹理的神经网络分类实验 27
2.6 实验结果 30
第三章 二维自适应异小波基小波变换及其在规则纹理缺陷检测中的应用 32
3.1 引言 32
3.2 紧支集正交小波基性质及其构造 33
3.3 遗传算法 38
3.4 二维小波变换与自适应小波基 40
3.5 纹理缺陷检测实验 44
3.6 结论 48
第四章 多分辨二项分布滤波器及其在纹理图象分割中的应用 49
4.1 引言 49
4.2 纹理模型 50
4.3 Gabor滤波器及其对纹理输出响应 52
4.4 最优Gabor滤波器设计方法 55
4.5 多分辨二项分布滤波器 59
4.6 二项分布滤波器与Gabor波波器的性能比较 61
4.7 纹理图象分类实验 64
4.8 结论 69
5.1 引言 70
第五章 基于分维特征的自然纹理识别 70
5.2 分维基本概念 71
5.3 差分盒子计数法 74
5.4 改进的快速差分盒子计数法 76
5.5 纹理图象的分维特征提取 77
5.6 自然纹理图象分维分类实验 78
5.7 比较与讨论 80
第六章 统计多分辨模型下纹理图象的鲁棒分割 83
6.1 引言 83
6.2 多分辨高斯自回归统计模型 85
6.3 纹理图象的受污染多分辨高斯模型分析 91
6.4 多分辨鲁棒分割算法 97
6.5 纹理分割实验 99
6.6 结论 102
第七章 基于进化算法的 SFSN神经网络 103
7.1 引言 103
7.2 聚类分析 105
7.3 SFSN神经网络验 107
7.4 进化算法(Evolutionary Programming) 109
7.5 采用进化编程的SFSN神经网络 110
7.6 分类实验与讨论 114
7.7 结论与应用前景 120
第八章 回顾与展望 121
8.1 论文工作的回顾 121
8.2 存在的问题与对未来的展望 124
参考文献 126
致谢 136