已閱讀1頁，還剩65頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、本文以小波分析理論和聚類方法為主要工具，對紋理分割的這兩個方面進(jìn)行了深入研究。 (1)多分辨率多通道紋理特征提取方法的研究。首先介紹了基于金字塔小波變換提取紋理特征的方法，然后在分析金字塔小波變換和離散小波框架變換各自優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的離散小波變換提取紋理特征的方法。 (2)針對計算紋理特征時出現(xiàn)的邊界效應(yīng)這一問題，給出了一種基于四分法的紋理特征平滑算法，該算法使得紋理分割的精度得到一定程度的提高。
2、 (3)針對如何降低K均值聚類算法所需的運(yùn)行時間這一問題，首先引入了k-d樹，然后提出了基于k-d樹的濾波算法，最后將該算法用于紋理圖像分割，并進(jìn)行了計算機(jī)仿真研究。 (4)模糊C均值聚類算法的關(guān)鍵問題之一就是聚類類數(shù)和初始聚類中心的確定。為解決這一問題，首先提出了基于均值偏移算法的類別估計，然后利用模糊C均值算法和Fisher判據(jù)所確定的同組相結(jié)合進(jìn)行自下而上的多尺度紋理分割，獲得了基于均值偏移算法的無監(jiān)督紋理分割算法，最后進(jìn)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于小波和模糊聚類的紋理分割算法研究.pdf
- 基于小波變換的紋理分割算法研究.pdf
- 基于小波變換的紋理圖象分割算法研究.pdf
- 基于小波變換的紋理圖像多尺度分割算法研究.pdf
- 基于模糊聚類和小波變換的水印算法研究.pdf
- 基于MRF和非采樣小波變換的動態(tài)紋理分割.pdf
- 基于紋理分析和小波變換的虹膜識別算法研究.pdf
- 基于小波變換和圖論的彩色圖像分割算法研究.pdf
- 基于圖像分割和小波變換的信息隱藏算法研究.pdf
- 基于小波變換和分水嶺算法的圖像分割算法研究.pdf
- 基于小波變換和梯度矢量流的圖像分割算法研究.pdf
- 基于小波包變換的紋理圖像分割.pdf
- 基于Gabor小波變換與支持向量機(jī)的紋理圖像分割.pdf
- 基于小波變換和區(qū)域分割的圖像融合算法研究.pdf
- 基于小波變換的圖像分割技術(shù)研究.pdf
- 基于小波變換的K-DBSCAN隱私保護(hù)聚類算法.pdf
- 基于小波變換技術(shù)的紋理特征提取技術(shù)的研究.pdf
- 基于聚類技術(shù)的圖像分割算法研究.pdf
- 基于小波變換的動態(tài)紋理分類.pdf
- 基于小波變換與蟻群算法的紋理分析方法.pdf
評論
0/150
提交評論