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第1章 绪论1

1.1纹理与纹理分类1

1.1.1纹理的定义1

1.1.2纹理分类3

1.2基础理论和工具6

1.2.1图像的多尺度几何变换6

1.2.2特征提取与分类器设计11

1.3本书的结构13

参考文献14

第2章 基于局部二进制模式的纹理分类19

2.1纹理单元与度量比较19

2.1.1纹理单元19

2.1.2纹理度量比较20

2.2 LBP方法22

2.3改进的LBP方法28

2.3.1主局部二值模式方法29

2.3.2完整局部二值模式方法32

2.3.3局部三值模式方法41

2.3.4成对旋转不变共生LBP方法43

2.3.5排序连续LBP方法48

2.3.6多道解码LBP方法51

2.3.7其他改进的方法53

参考文献54

第3章 基于小波域局部能量直方图建模的纹理分类59

3.1基于小波域直方图比对的纹理分类59

3.1.1小波域中的局部能量特征提取59

3.1.2局部能量直方图60

3.1.3相似度度量61

3.2实验结果与分析62

3.3小波子带不平衡问题67

3.3.1加权对称Kullback-Leibler散度与图像间的相似性度量67

3.3.2实验结果与分析69

参考文献72

第4章 基于轮廓波域乘积伯努利分布的纹理分类73

4.1轮廓波域的乘积伯努利分布建模74

4.2差异度测量和分类器76

4.3实验结果与分析76

4.3.1性能评估77

4.3.2计算花费79

参考文献80

第5章 基于轮廓波域泊松混合模型的纹理分类81

5.1泊松混合模型及其BYY和谐学习算法82

5.2轮廓波域泊松混合模型与贝叶斯纹理分类器84

5.2.1基于轮廓波变换的特征提取84

5.2.2基于泊松混合模型的贝叶斯纹理分类器89

5.3实验结果与分析90

5.3.1分类效果90

5.3.2与现存方法的比较93

5.3.3对纹理分类时间的讨论98

参考文献99

第6章 基于轮廓波域聚类的纹理分类101

6.1非随机初始化的c-均值聚类101

6.2基于轮廓波子带聚类的特征提取103

6.2.1基于非随机初始化的c-均值聚类的特征提取103

6.2.2传统特性的提取105

6.2.3特征向量的相似性度量105

6.2.4分类106

6.3实验结果与分析106

6.3.1分类效果106

6.3.2与现存方法的比较109

6.3.3对纹理分类时间的讨论112

参考文献112

第7章 基于轮廓波域统计特征的纹理检索115

7.1轮廓波子带的统计特征化116

7.2图像间的相似性度量与纹理检索118

7.3实验结果与分析119

7.3.1检索效果119

7.3.2大数据集上的检索效果与比较121

参考文献122

第8章 基于剪切波域线性回归模型的纹理分类与检索124

8.1基于剪切波域线性回归模型的纹理分类124

8.1.1剪切波子带依赖性的线性回归建模125

8.1.2残差分析和相似性度量129

8.1.3实验结果与分析131

8.2基于剪切波域线性回归模型和伪反馈的纹理检索134

8.2.1思想与步骤135

8.2.2基于统计轮廓波子带特征的预检索136

8.2.3实验结果与分析138

参考文献140

第9章 基于非负多分辨表示的纹理图像分类141

9.1小波子带局部特征的增量相异直方图142

9.1.1局部特征提取142

9.1.2增量相异直方图142

9.1.3非负多分辨表示144

9.2海赛正则判别非负矩阵因子化144

9.2.1目标函数145

9.2.2更新规则146

9.2.3收敛分析147

9.2.4快速梯度下降148

9.2.5在纹理分类中的应用148

9.3实验结果与分析149

9.3.1分类性能150

9.3.2在更大数据集上的比较152

9.3.3计算花费156

参考文献157

第10章 结论与展望159

索引162