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多尺度變換及其在圖像紋理分類中的應用(英文版) 讀者對象:本書可以作為應用數學,統(tǒng)計學,圖像處理,數據分析,模式識別等專業(yè)的碩士研究生、博士研究生的專業(yè)課教材,也可作為從事小波分析,統(tǒng)計數據分析,機器學習,大數據分析等領域的科技人員的參考書。
本書在歸納分析國內外相關研究的基礎上,從小波變換,輪廓變換,剪切波等多尺度變換,以及多尺度變換的子帶選擇等全新角度研究了圖像紋理分類理論和方法,并且還對大數據圖像紋理分析和分類問題進行了研究。主要內容包括《BR》(1)研究背景,對早期多尺度變換和圖像紋理分類理論和方法給出一個概述性的總結;《BR》(2)對當前主要多尺度變換的理論框架進行總結性介紹《BR》(3)研究小波域直方圖比對的紋理分類理論和方法《BR》(4)研究輪廓波域泊松混合模型,及其基于該模型的紋理分類方法;《BR》(5)研究基于輪廓波域聚類的紋理分類理論和方法《BR》(6)研究剪切波子帶依賴性的線性回歸模型,以及基于該模型的的紋理分類方法《BR》(7)研究輪廓波子帶的統(tǒng)計特征提取方法,以及基于輪廓波域統(tǒng)計特征的紋理分類方法《BR》(8)研究了多尺度變換的子帶選擇理論,以及基于子帶選擇的圖像紋理分類方法《BR》(9)針對當前視覺大數據分析的重要性和難題,研究了大數據圖像紋理的分類理論和方法
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