1. 毕业设计（论文）主要目标：
本文主要介绍了数字图像纹理特征提取方法，纹理作为图像内容检索的研究热点之一，通过过去十几年的研究，纹理特征提取有了特别大的进展，纹理提取方法也有单一的统计分析法演变发展到数种有价值的方法。纹理特征的本质是研究图像相邻像素点灰度的空间分布情况。本文对灰度共生矩阵算法进行了分析和改进，提出了一种快速灰度-梯度共生矩阵和一种灰度邻域基元共生矩阵方法。
随着计算机技术的迅猛发展以及机器学习在军事、工业、农业等各方面的应用，机器视觉成为重要的热点研究课题之一。根据人类感知系统结构，通常对图像的分析包括三个方面：颜色特征、形状特征和纹理特征。颜色特征关注的是物体表面对不同光谱的反射情况：形状特征关注物体在空间中的位置、大小、方位等；纹理作为反应物体表面粗糙度、方向性和规则性，是构建机器视觉中非常重要的环节，也是其研究的意义所在。
目前对纹理的分析研究已经有40多年的历史，并且在纹理分割、纹理分类、纹理合成等领域取得了一定的成果。本文重点研究纹理的分类，纹理分类的目的就是对未知纹理按一定的准则决策与已知纹理类别的关系或者是多个纹理按某种相似度进行划分。虽然纹理分类研究已经拥有一些性能较好的算法，但因为纹理种类繁多，其中没有一种算法能够普遍适用于不同纹理种类的分类，还需要做进一步的工作提高纹理分类算法的鲁棒性和适用性。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1）纹理特征提取是纹理分类算法的基础和关键。介绍了几种常用的统计纹理分析方法，主要有灰度共生矩阵、灰度-梯度共生矩阵等。另外由图像的几何拓扑属性出发研究了统计几何特征提取方法；
2）图像的旋转对特征的提取有重大影响，通过对图像做对数-极坐标变换，使得到的纹理特征具有旋转不变性；
3）分类器是表征纹理特征有效性的最直接步骤。本文研究了基于SVM分类器的理论，选择合适的参数建立SVM多分类器；
3. 主要参考文献
[1]陈春. 图像检索在电力系统设备管理中的应用研究[D]. 保定：华北电力大学, 2006.
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