摘要
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 结构检测研究现状
1.3 纹理滤波研究现状
1.4 论文的组织结构和工作安排
第二章 基于多尺度特征融合与机器学习的结构识别
2.1 结构纹理的辩证分析
2.2 结构纹理分类特征的设计和提取
2.2.1 多尺度内变分特征
2.2.2 多尺度区间梯度特征
2.2.3 多尺度Gabor环绕抑制特征
2.2.4 特征提取
2.3 基于机器学习的结构识别结果与分析
2.3.1 样本选择
2.3.2 各分类器的分类识别
2.4 本章小结
第三章 结合Canny边缘检测与结构识别的结构检测
3.1 多尺度Canny边缘检测
3.2 本文提出的精细结构检测方案
3.2.1 孤立点和毛刺剔除
3.2.2 断点连接
3.2.3 纹理边缘抑制
3.2.4 结构矫正
3.3 实验结果与分析
3.4 本章小结
第四章 结构引导下的三边纹理滤波算法及其应用
4.1 结构引导下的三边纹理滤波算法
4.1.1 三边纹理滤波过程
4.1.2 参数设置
4.1.3 实验结果与分析
4.2 基于纹理滤波的应用举例
4.2.1 图像的细节增强
4.4.2 图像的风格化
4.2.3 基于缝切割的图像尺寸调整
4.2.4 图像分割
4.3 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
攻读硕士期间研究成果
致谢
声明
浙江工商大学;