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多尺度变换及其在图像纹理分类中的应用(英文版) 读者对象:本书可以作为应用数学,统计学,图像处理,数据分析,模式识别等专业的硕士研究生、博士研究生的专业课教材,也可作为从事小波分析,统计数据分析,机器学习,大数据分析等领域的科技人员的参考书。
本书在归纳分析国内外相关研究的基础上,从小波变换,轮廓变换,剪切波等多尺度变换,以及多尺度变换的子带选择等全新角度研究了图像纹理分类理论和方法,并且还对大数据图像纹理分析和分类问题进行了研究。主要内容包括《BR》(1)研究背景,对早期多尺度变换和图像纹理分类理论和方法给出一个概述性的总结;《BR》(2)对当前主要多尺度变换的理论框架进行总结性介绍《BR》(3)研究小波域直方图比对的纹理分类理论和方法《BR》(4)研究轮廓波域泊松混合模型,及其基于该模型的纹理分类方法;《BR》(5)研究基于轮廓波域聚类的纹理分类理论和方法《BR》(6)研究剪切波子带依赖性的线性回归模型,以及基于该模型的的纹理分类方法《BR》(7)研究轮廓波子带的统计特征提取方法,以及基于轮廓波域统计特征的纹理分类方法《BR》(8)研究了多尺度变换的子带选择理论,以及基于子带选择的图像纹理分类方法《BR》(9)针对当前视觉大数据分析的重要性和难题,研究了大数据图像纹理的分类理论和方法
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