基于小波变换的三维表面纹理表示及合成的中期报告.docx
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基于小波变换的三维表面纹理表示及合成的中期报告.docx
基于小波变换的三维表面纹理表示及合成的中期报告一、研究背景和意义表面纹理是三维图形渲染中的一个重要问题。在复杂的三维场景中,表面的纹理特征是不可或缺的。它可以用于增强视觉效果,提升图形的真实感和自然度。因此,表面纹理的合成和表示一直是三维图形学领域的热门问题之一。小波变换是一种在多尺度和多方向上分解信号的方法。它在图像处理中广泛应用,因为它能够有效地提取图像的局部特征和结构信息。在三维图形学中,小波变换也被看作一种有效的方法,可以用于表面纹理的合成和表示。本项目旨在使用小波变换,并结合三维图形学中的表面模
基于Mojette变换和Gabor小波的三维表面纹理方向性研究的开题报告.docx
基于Mojette变换和Gabor小波的三维表面纹理方向性研究的开题报告一、研究背景随着三维图形技术的发展,三维表面纹理的研究变得越来越关键,尤其是在计算机图形学、计算机视觉、医学成像等领域。在三维图形中,表面纹理是实现视觉真实感觉的关键因素之一,因为它可以增加物体表面的形态结构和细节信息。然而,三维表面纹理具有方向性,传统的分析技术往往难以捕捉到这种特性。Mojette变换和Gabor小波是两种常用的数学工具,它们都具有较强的方向性。Mojette变换可以将三维对象的表面信息以特定的方向进行投影,并且具
基于剪切波变换的纹理分类研究的中期报告.docx
基于剪切波变换的纹理分类研究的中期报告一、研究背景和意义纹理分类是遥感图像处理的重要研究方向之一,其主要任务是将图像中的不同纹理类型进行分类识别。纹理分类的研究对于土地利用、环境保护、林业资源调查、地质勘探等领域都具有重要的应用价值。目前,常用的纹理分类方法主要包括基于灰度共生矩阵(GLCM)、小波变换、Gabor滤波器和局部二值模式(LBP)等。但是,由于各种方法所提取的纹理特征不同,针对不同的实际应用场景需要选择不同的纹理特征及分类方法,因此纹理分类方法的选择具有一定的局限性。剪切波变换(SWT)是一
基于小波变换的动态纹理分类的开题报告.docx
基于小波变换的动态纹理分类的开题报告一、研究背景与意义动态纹理是表现时间和空间相关性的图像动态变化。使用动态纹理作为图像分类的依据具有良好的应用前景,如视频监控,医学检测等领域。传统的动态纹理分类方法主要采用全局和局部纹理特征进行分类,但这些方法只能准确地分类简单的图像。目前,基于小波变换的动态纹理分类方法已成为一种非常有前景的研究方向。小波变换是一种具有优越性质的信号分析工具,它可以分解基于时间和尺度的信号。这种性质使得小波变换能够有效地分析动态纹理图像,并提取有用的特征来进行分类。因此,基于小波变换的
基于小波包变换的纹理图像分割的中期报告.docx
基于小波包变换的纹理图像分割的中期报告一、选题背景纹理图像是图像分析和处理中的一个重要研究领域。纹理分割旨在将纹理嵌入到图像中的区域分割为不同的区域,从而使每个像素属于不同的分割。基于小波包变换的纹理图像分割方法已被证明能够在许多领域中获得好的结果。在这个方法中,小波包变换首先被用来分解纹理图像,然后利用信息熵来选择最佳的纹理特征和阈值用于分割图像。二、研究目的本文的目的是介绍基于小波包变换的纹理图像分割方法,并对该方法的性能和应用进行评估。具体来说,我们将讨论以下问题:1.什么是小波包变换?2.小波包变