Gabor滤波器 K-均值聚类 PCA 小波变换论文.doc

Gabor 滤波器论文:内窥镜病理图像纹理分割的研究【中文摘要】纹理图像的属性决定特定的纹理需要特定的分割方法, 因此, 本文以消化道内窥镜图像为研究对象, 试图寻找对该类图像有效的分割方法, 主要研究工作如下: (1) 基于小波变换纹理分割的研究。利用小波变换提取纹理特征, 对提取的纹理特征利用 K- 均值聚类方法进行分类, 获得分割结果。(2)Gabor 滤波器的改进。本文在现有经验基础上对 Gabor 滤波器在方向上做了改进, 即:在对图像进行特征提取时, 由四个方向拓展成六个方向(0°、 30°、 60°、 180 °、 300 °、 330 °)。(3) 基于 Gabor 滤波器纹理分割的研究。阐述了 Gabo r 滤波器的详细设计过程, 且用设计好的 Gabor 滤波器对消化道内窥镜图像进行纹理特征提取, 然后利用 K- 均值聚类算法对已提取的特征进行分割, 最后得出试验结果。【英文摘要】 The properties of texture determine that the specific texture need different texture segmentation , In this paper, the purpose is to find an effective method to segment endoscopic image. The main research work are as follows:(1)Based on wavelet transform texture segmentable research,the paper uses wavelet transform to extract texture features. The k-means clustering algorithm is used to distinguish the texture , segmentation results are obtained.(2)The improvem... 【关键词】 Gabor 滤波器 K- 均值聚类 PCA 小波变换【英文关键词】 Gabor Filters K-means PCA Wavelet Transform 【目录】内窥镜病理图像纹理分割的研究摘要 3-4 Abstract 4 第一章绪论 7-13 引言 7 纹理分割方法综述 7-9 纹理分割的应用 9-10 课题研究内容 10 本文的内容安排 10-11 小结 11-13 第二章小波变换 13-23 小波变换基础理论 13-18 连续小波 13-14 离散小波 14 多分辨率分析 14-16 Mallat 算法 16-18 二维图像的小波变换 18-21 二维离散小波框架分析 21-22 小结 22-23 第三章基于小波变换内窥镜图像的纹理分割 23-33 内窥镜病理图像小波分割综述 23-24 内窥镜图像纹理特征的提取 24-26 基于纹理能量的特征提取方法 24-25 特征