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基于mojette变换和gabor小波的三维表面纹理方向性研究.doc

上传人:cjc2202537 文档编号:1525439 上传时间:2018-07-24 格式:DOC 页数:38 大小:71.38KB
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1、计算机应用技术专业毕业论文 精品论文 基于 Mojette变换和Gabor小波的三维表面纹理方向性研究关键词:Mojette 变换 Gabor 小波 三维表面纹理摘要:纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,在模式识别、图像检索、计算机视觉、图像处理及计算机图形学等众多领域中起着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究方法大都是基于二维表面纹理的,而对于三维表面纹理的研究则较少。 现实世界的纹理其实都是三维表面纹理,对于三维表面纹理的研究领域包括三维表面纹理在不同光照条件和不同视角角度的情况下的纹理表现,以及三维表面纹理的数据

2、采集、分析、合成和绘制。本文对三维表面纹理的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行分析和评价。 本论文首先对纹理进行了简单的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后系统介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对三维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文针对 Mojette变换的线性和独立特性,利用其进行特征提取,然后在借鉴二维表面纹理方向性检测的一些度量算法的基础上,将其应用到三维表面纹理的方向性检测实验当中。针对现有的各种纹理分类方法,又提出了基于 Mojette变换和 Gabor小波的三维表面纹理分类算法,通过测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分

3、类。实验结果表明,本文的方法行之有效。针对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用 Mojette变换和 Gabor小波变换对三维表面纹理进行特征提取,并对三维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。本文最后,对利用 Mojette变换进行三维表面纹理方向性研究进行了总结,概括了本论文的创新点、论文的不足之处以及对未来研究方向的展望。正文内容纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,在模式识别、图像检索、计算机视觉、图像处理及计算机图形学等众多领域中起着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究方法大都是基

4、于二维表面纹理的,而对于三维表面纹理的研究则较少。 现实世界的纹理其实都是三维表面纹理,对于三维表面纹理的研究领域包括三维表面纹理在不同光照条件和不同视角角度的情况下的纹理表现,以及三维表面纹理的数据采集、分析、合成和绘制。本文对三维表面纹理的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行分析和评价。 本论文首先对纹理进行了简单的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后系统介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对三维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文针对 Mojette变换的线性和独立特性,利用其进行特征提取,然后在借鉴二维表面纹理方向性检测的一些度量算法的基础上,将其应用到三维

5、表面纹理的方向性检测实验当中。针对现有的各种纹理分类方法,又提出了基于 Mojette变换和 Gabor小波的三维表面纹理分类算法,通过测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验结果表明,本文的方法行之有效。针对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用 Mojette变换和 Gabor小波变换对三维表面纹理进行特征提取,并对三维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。本文最后,对利用 Mojette变换进行三维表面纹理方向性研究进行了总结,概括了本论文的创新点、论文的不足之处以及对未来研究方向的展望。纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较活

6、跃的研究领域,在模式识别、图像检索、计算机视觉、图像处理及计算机图形学等众多领域中起着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究方法大都是基于二维表面纹理的,而对于三维表面纹理的研究则较少。 现实世界的纹理其实都是三维表面纹理,对于三维表面纹理的研究领域包括三维表面纹理在不同光照条件和不同视角角度的情况下的纹理表现,以及三维表面纹理的数据采集、分析、合成和绘制。本文对三维表面纹理的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行分析和评价。 本论文首先对纹理进行了简单的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后系统介绍了本研究的一些背景知识

7、及相关研究方法,进而对三维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文针对 Mojette变换的线性和独立特性,利用其进行特征提取,然后在借鉴二维表面纹理方向性检测的一些度量算法的基础上,将其应用到三维表面纹理的方向性检测实验当中。针对现有的各种纹理分类方法,又提出了基于 Mojette变换和 Gabor小波的三维表面纹理分类算法,通过测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验结果表明,本文的方法行之有效。针对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用 Mojette变换和 Gabor小波变换对三维表面纹理进行特征提取,并对三维表面纹理进行光照分类,判定纹理

8、图像的光照方向。本文最后,对利用 Mojette变换进行三维表面纹理方向性研究进行了总结,概括了本论文的创新点、论文的不足之处以及对未来研究方向的展望。纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,在模式识别、图像检索、计算机视觉、图像处理及计算机图形学等众多领域中起着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究方法大都是基于二维表面纹理的,而对于三维表面纹理的研究则较少。 现实世界的纹理其实都是三维表面纹理,对于三维表面纹理的研究领域包括三维表面纹理在不同光照条件和不同视角角度的情况下的纹理表现,以及三维表面纹理的数据采集、分析、合成

9、和绘制。本文对三维表面纹理的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行分析和评价。 本论文首先对纹理进行了简单的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后系统介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对三维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文针对 Mojette变换的线性和独立特性,利用其进行特征提取,然后在借鉴二维表面纹理方向性检测的一些度量算法的基础上,将其应用到三维表面纹理的方向性检测实验当中。针对现有的各种纹理分类方法,又提出了基于 Mojette变换和 Gabor小波的三维表面纹理分类算法,通过测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验结果表明

10、,本文的方法行之有效。针对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用 Mojette变换和 Gabor小波变换对三维表面纹理进行特征提取,并对三维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。本文最后,对利用 Mojette变换进行三维表面纹理方向性研究进行了总结,概括了本论文的创新点、论文的不足之处以及对未来研究方向的展望。纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,在模式识别、图像检索、计算机视觉、图像处理及计算机图形学等众多领域中起着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究方法大都是基于二维表面纹理的,而对于

11、三维表面纹理的研究则较少。 现实世界的纹理其实都是三维表面纹理,对于三维表面纹理的研究领域包括三维表面纹理在不同光照条件和不同视角角度的情况下的纹理表现,以及三维表面纹理的数据采集、分析、合成和绘制。本文对三维表面纹理的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行分析和评价。 本论文首先对纹理进行了简单的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后系统介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对三维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文针对 Mojette变换的线性和独立特性,利用其进行特征提取,然后在借鉴二维表面纹理方向性检测的一些度量算法的基础上,将其应用到三维表面纹理的方向性检测实验

12、当中。针对现有的各种纹理分类方法,又提出了基于 Mojette变换和 Gabor小波的三维表面纹理分类算法,通过测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验结果表明,本文的方法行之有效。针对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用 Mojette变换和 Gabor小波变换对三维表面纹理进行特征提取,并对三维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。本文最后,对利用 Mojette变换进行三维表面纹理方向性研究进行了总结,概括了本论文的创新点、论文的不足之处以及对未来研究方向的展望。纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,在模式识别

13、、图像检索、计算机视觉、图像处理及计算机图形学等众多领域中起着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究方法大都是基于二维表面纹理的,而对于三维表面纹理的研究则较少。 现实世界的纹理其实都是三维表面纹理,对于三维表面纹理的研究领域包括三维表面纹理在不同光照条件和不同视角角度的情况下的纹理表现,以及三维表面纹理的数据采集、分析、合成和绘制。本文对三维表面纹理的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行分析和评价。 本论文首先对纹理进行了简单的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后系统介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对三

14、维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文针对 Mojette变换的线性和独立特性,利用其进行特征提取,然后在借鉴二维表面纹理方向性检测的一些度量算法的基础上,将其应用到三维表面纹理的方向性检测实验当中。针对现有的各种纹理分类方法,又提出了基于 Mojette变换和 Gabor小波的三维表面纹理分类算法,通过测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验结果表明,本文的方法行之有效。针对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用 Mojette变换和 Gabor小波变换对三维表面纹理进行特征提取,并对三维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。本文最后

15、,对利用 Mojette变换进行三维表面纹理方向性研究进行了总结,概括了本论文的创新点、论文的不足之处以及对未来研究方向的展望。纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,在模式识别、图像检索、计算机视觉、图像处理及计算机图形学等众多领域中起着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究方法大都是基于二维表面纹理的,而对于三维表面纹理的研究则较少。 现实世界的纹理其实都是三维表面纹理,对于三维表面纹理的研究领域包括三维表面纹理在不同光照条件和不同视角角度的情况下的纹理表现,以及三维表面纹理的数据采集、分析、合成和绘制。本文对三维表面纹

16、理的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行分析和评价。 本论文首先对纹理进行了简单的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后系统介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对三维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文针对 Mojette变换的线性和独立特性,利用其进行特征提取,然后在借鉴二维表面纹理方向性检测的一些度量算法的基础上,将其应用到三维表面纹理的方向性检测实验当中。针对现有的各种纹理分类方法,又提出了基于 Mojette变换和 Gabor小波的三维表面纹理分类算法,通过测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验结果表明,本文的方法行之有效。针

17、对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用 Mojette变换和 Gabor小波变换对三维表面纹理进行特征提取,并对三维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。本文最后,对利用 Mojette变换进行三维表面纹理方向性研究进行了总结,概括了本论文的创新点、论文的不足之处以及对未来研究方向的展望。纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,在模式识别、图像检索、计算机视觉、图像处理及计算机图形学等众多领域中起着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究方法大都是基于二维表面纹理的,而对于三维表面纹理的研究则较少

18、。 现实世界的纹理其实都是三维表面纹理,对于三维表面纹理的研究领域包括三维表面纹理在不同光照条件和不同视角角度的情况下的纹理表现,以及三维表面纹理的数据采集、分析、合成和绘制。本文对三维表面纹理的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行分析和评价。 本论文首先对纹理进行了简单的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后系统介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对三维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文针对 Mojette变换的线性和独立特性,利用其进行特征提取,然后在借鉴二维表面纹理方向性检测的一些度量算法的基础上,将其应用到三维表面纹理的方向性检测实验当中。针对现有的各种纹理

19、分类方法,又提出了基于 Mojette变换和 Gabor小波的三维表面纹理分类算法,通过测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验结果表明,本文的方法行之有效。针对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用 Mojette变换和 Gabor小波变换对三维表面纹理进行特征提取,并对三维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。本文最后,对利用 Mojette变换进行三维表面纹理方向性研究进行了总结,概括了本论文的创新点、论文的不足之处以及对未来研究方向的展望。纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,在模式识别、图像检索、计算机视觉、

20、图像处理及计算机图形学等众多领域中起着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究方法大都是基于二维表面纹理的,而对于三维表面纹理的研究则较少。 现实世界的纹理其实都是三维表面纹理,对于三维表面纹理的研究领域包括三维表面纹理在不同光照条件和不同视角角度的情况下的纹理表现,以及三维表面纹理的数据采集、分析、合成和绘制。本文对三维表面纹理的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行分析和评价。 本论文首先对纹理进行了简单的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后系统介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对三维表面纹理的方向性研究展

21、开讨论。本文针对 Mojette变换的线性和独立特性,利用其进行特征提取,然后在借鉴二维表面纹理方向性检测的一些度量算法的基础上,将其应用到三维表面纹理的方向性检测实验当中。针对现有的各种纹理分类方法,又提出了基于 Mojette变换和 Gabor小波的三维表面纹理分类算法,通过测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验结果表明,本文的方法行之有效。针对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用 Mojette变换和 Gabor小波变换对三维表面纹理进行特征提取,并对三维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。本文最后,对利用 Mojette

22、变换进行三维表面纹理方向性研究进行了总结,概括了本论文的创新点、论文的不足之处以及对未来研究方向的展望。纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,在模式识别、图像检索、计算机视觉、图像处理及计算机图形学等众多领域中起着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究方法大都是基于二维表面纹理的,而对于三维表面纹理的研究则较少。 现实世界的纹理其实都是三维表面纹理,对于三维表面纹理的研究领域包括三维表面纹理在不同光照条件和不同视角角度的情况下的纹理表现,以及三维表面纹理的数据采集、分析、合成和绘制。本文对三维表面纹理的方向性,采用针对性的

23、方法来进行度量,并对度量结果进行分析和评价。 本论文首先对纹理进行了简单的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后系统介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对三维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文针对 Mojette变换的线性和独立特性,利用其进行特征提取,然后在借鉴二维表面纹理方向性检测的一些度量算法的基础上,将其应用到三维表面纹理的方向性检测实验当中。针对现有的各种纹理分类方法,又提出了基于 Mojette变换和 Gabor小波的三维表面纹理分类算法,通过测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验结果表明,本文的方法行之有效。针对同种纹理在不同光照方向

24、的影响下呈现不同效果的现象,本文利用 Mojette变换和 Gabor小波变换对三维表面纹理进行特征提取,并对三维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。本文最后,对利用 Mojette变换进行三维表面纹理方向性研究进行了总结,概括了本论文的创新点、论文的不足之处以及对未来研究方向的展望。纹理的方向性度量是近年来国内外一个比较活跃的研究领域,在模式识别、图像检索、计算机视觉、图像处理及计算机图形学等众多领域中起着非常重要的作用,有着广阔的应用前景。传统的纹理方向性(包括纹理自身方向性和纹理光照方向)的研究方法大都是基于二维表面纹理的,而对于三维表面纹理的研究则较少。 现实世界的纹理其实都

25、是三维表面纹理,对于三维表面纹理的研究领域包括三维表面纹理在不同光照条件和不同视角角度的情况下的纹理表现,以及三维表面纹理的数据采集、分析、合成和绘制。本文对三维表面纹理的方向性,采用针对性的方法来进行度量,并对度量结果进行分析和评价。 本论文首先对纹理进行了简单的介绍,并阐述了纹理方向性的研究现状。然后系统介绍了本研究的一些背景知识及相关研究方法,进而对三维表面纹理的方向性研究展开讨论。本文针对 Mojette变换的线性和独立特性,利用其进行特征提取,然后在借鉴二维表面纹理方向性检测的一些度量算法的基础上,将其应用到三维表面纹理的方向性检测实验当中。针对现有的各种纹理分类方法,又提出了基于

26、Mojette变换和 Gabor小波的三维表面纹理分类算法,通过测试集数据和训练集数据的比对,采用不同的相似性度量算法对其进行分类。实验结果表明,本文的方法行之有效。针对同种纹理在不同光照方向的影响下呈现不同效果的现象,本文利用 Mojette变换和 Gabor小波变换对三维表面纹理进行特征提取,并对三维表面纹理进行光照分类,判定纹理图像的光照方向。本文最后,对利用 Mojette变换进行三维表面纹理方向性研究进行了总结,概括了本论文的创新点、论文的不足之处以及对未来研究方向的展望。特别提醒 :正文内容由 PDF文件转码生成,如您电脑未有相应转换码,则无法显示正文内容,请您下载相应软件,下载地

27、址为 http:/ 。如还不能显示,可以联系我 q q 1627550258 ,提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3锝檡骹笪 yLrQ#?0鯖 l壛枒l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l壛渓?擗#?“?# 綫 G刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb癳$F?責鯻 0橔 C,f薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍

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