文档介绍：谨以此论文献给我的恩师、父母、朋友及所有同学!杨秀丽Y1926524基于Contouret特征的三维表面纹理融合与分类学位论文完成日期;指导教师签字:答辩委员会成员签字:蕉堡垒』一、!≯学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,并同意以下事项:1、学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。i--·..2、学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社"l【I《中国知识资源总库》,授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:掏秀丽导师签字:、分析与识别中的重要研究内容,在模式识别领域和计算机视觉领域中有着非常广泛的应用前景。纹理分析的主要研究内容为纹理描述、纹理分割、纹理分类、纹理检索等方面,其中纹理分类及纹理融合是纹理分析的重要组成部分。近几年内,人们已经利用小波及超小波做了大量的二维纹理分类及融合方面的研究,但还没有将超小波应用到三维表面纹理的分析中。本论文就是利用超小波家族中的Contourlet完成三维表面纹理的分类与融合的任务。本论文首先介绍了三维表面纹理,系统地研究了基于Contourlet特征的三维表面纹理的分类与融合。Contourle变换作为一种新型的多尺度,多分辨率分析工具,不但具备小波的多分辨率,局部性和临界采样等特性,还具备小波欠缺的多方向性和各向异性,所以Contourlet变换比小波变换更能稀疏地表达图像。论文中详细介绍了Contourlet变换的原理和基本思路,对图像分类和融合的一般方法进行了综述。文章中有三个主要的任务:首先利用Contourlet特征进行三维图像融合实验,其中提出了一种融合规则并基于朗伯模型的原理在不同的光照条件下能得到很好的效果。其次,对三维图像进行Contourlet变换,在充分利用图像各尺度方向信息的基础上,有效提取图像纹理特征。将这些特征写成特征向量形式然后利用支持向量机SⅧ进行分类,最后达到了良好的分类的效果。最后,在Contourlet特征加入了分形特征,进一步提高了图像分类正确率。实验结果表明本文提出的三维表面纹理分类和融合方法是行之有效的,并为以后进一步的研究工作打下了基础。关键词:三维表面纹理;Contouret;分形;融合;分类;ponentofimageunderstanding,analysisandrecognition,,texturesegment,textureclassification,textureretrieval,,peoplehavedonemanyresearcheson2DimagesapplicationsusingWaveletandBeyondWavelet,,contourlet-"paper,wefirstintroduce3Dgurfacetexture,-scaleandmulti-resolutionanalysistoolandnotonlyhascharacteristicsofmulti-resolution,localityandcriticalsamplingwhichwavelethas,