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1、 毕业设计（论文）开题报告1、目的及意义（含国内外的研究现状分析）纹理是物质在外观上所呈现出的某种有规律的图案。反映在图像上，就是灰度的规律性分布。人们根据纹理特征可以区分大量的物质。利用计算机自动识别纹理，需要为纹理建立合适的数学模型。目前，世界上对于纹理的研究正方兴未艾。 现今的纹理分析和识别方法，概括起来可以分为两大类：统计分析方法和及结构分析方法。统计分析方法的基本原理是选择不同的统计量对纹理图像的统计特征进行提取；结构分析方法是分析纹理图像的结构，从中提取结构特征。一般来说，统计分析适用于所有纹理图像，是更实用的方法。Gobar变换，又称短时或加窗Fourier变换，克服了传统Fou
2、rier变换在频域内无任何时域分辨力的缺陷，体现了信号的联合时频分析特性。Gobar滤波器具有良好的多尺度特性和方向特性，能很好的兼顾信号在时域和频域中的分辨能力，同时具有与生物视觉系统相近的特点，所以近年来广泛应用于纹理识别、人脸检测、指纹识别等领域。一维的Gabor小波由Gabor于1946年提出。接着DaugmanJ于1985年提出了二维的Gabor小波，基于Gabor变化的时频分析理论得到了深入而广泛的研究，其在计算机视觉领域中的应用也取得了不断发展，每年在与计算机有关的许多国际会议及国际杂志上都有大量的基于Gabor变换的时频分析理论及其应用的文章发表。研究表明：通过对提取图像纹理特
3、征的不同小波变换进行了比较分析，得到的结论是Gabor小波变换方法的分类效果较好，但是这个结论是在假设纹理图像具有相同或打折相同方向的前提下得到的，这种假设在实际应用中往往是很不现实的。因为纹理对图像尺度、方向的变化具有敏感性，会对图像分类效果产生很大的影响，近年来，人们提出了许多针对旋转不变纹理特征的提取和分类方法，但是这些方法仍存在着分类效果改善不明显，运算复杂度过高等问题，旋转不变纹理图像特征的提取仍是有待进一步研究的课题。2、基本内容和技术方案现在小波变换已广泛应用于图像处理等多个领域。Gobar 函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关特征，Gabor 函数实际上是复正弦调制的高斯
4、函数。Gabor 函数构成了一个完备的非正交基，当给定函数时，用该基函数展开就提供了一个局域化的频率描述。传统方法就是采用基小波为 Gabor 函数的小波变换来提取纹理特征，通过采用不同尺度的滤波器，检测不同尺度下图像的局部特征。本文采用改进的 Gabor 图像纹理特提取方法：首先，提取各个尺度下的特征向量吗，找出该尺度下能量的最大值，然后把该值及后面的各个特征值顺序前移，最大值前面的各个特征值顺序后移，形成新特征向量即具有近似旋转不变性。改进的 Gabor 纹理特征提取算法的具体描述如下:首先：根据图像在不同尺度和方向上的能量分布公式计算图像在各个方向上的总能量，并找到其中的最大值；然后：将
5、能量最大的方向上的（ ）对，移动到特征向量的最前面，作为新的（ ）；最后将原始特征向量中其他的，（ ）对依次循环移动，生成新的纹理特征向量。，系统运行环境为 xp，采用 Matlab7.0 进行实验检测3、进度安排在综合考虑设计任务之后，设计进度安排如下：第 1-2 周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需掌握的知识范围，完成开题报告。第 3-5 周：了解纹理识别、Gobar 变换的发展史、GobarS 变换的基本原理和 Gobar 变换的应用。第 6-7 周：第 8-9 周：。第 10-11 周：第 12-14 周：完成并修改毕业论文。第 15 周：完成论文答辩，提交资料。4、指导教师意见指导教师签名： 年 月 日
