【摘 要】
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由于纹理的普遍性和复杂多样性,使人们很难对其进行有效的分析和十分准确的识别,这也促使人们对图像的纹理分析的进一步研究。目前,对图像的纹理分析是国内外的一个热点研究
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由于纹理的普遍性和复杂多样性,使人们很难对其进行有效的分析和十分准确的识别,这也促使人们对图像的纹理分析的进一步研究。目前,对图像的纹理分析是国内外的一个热点研究领域。本文选用Gabor滤波器对图像进行纹理分析,Gabor滤波器的诸多优点使得其非常适合进行纹理分析。在用gabor滤波器进行图像处理时也存在着处理速度慢和通用性不强的问题,本文针对这两个方面的问题,在实时性上,结合并行计算来展开研究,缩短了图像处理时间;在适应性上,通过对Gabor滤波器进行研究,提出一种新的参数设置方法,提高了其滤波的效果,扩大了Gabor滤波器的使用领域,提高了其使用性能。本论文的主要工作包括以下几点:1)对并行计算技术、图像纹理分析方法进行研究,对纹理分析的重要性及其分析方法进行介绍和学习研究,对目前已有的纹理分析方法进行比较研究;2)对Gabor滤波器进行并行化研究,用基于GPU的Gabor滤波器加快其滤波速度,实现其实时性;3)对Gabor滤波器的参数设置问题进行研究,找到一种新的参数设置方法,让Gabor滤波器针对不同的图像进行相应的参数设置,增强其适应性;4)对改进后的方法进行实验,分析并行算法效果及实验效果,并且对Gabor滤波处理后的图像进行纹理分析应用,实现图像的识别工作。
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