| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 第2章 基于轮廓采样点的形状描述与匹配方法概述 | 第16-26页 |
| 2.1 基于轮廓采样点的形状描述与匹配整体框架概述 | 第16-18页 |
| 2.2 基于轮廓采样点形状描述方法概述 | 第18-23页 |
| 2.3 基于轮廓采样点形状匹配与相似性度量概述 | 第23-25页 |
| 2.4 算法局限性分析 | 第25-26页 |
| 第3章 基于向量函数的形状描述与匹配研究 | 第26-40页 |
| 3.1 基于向量函数的形状描述 | 第26-30页 |
| 3.1.1 信息丰富性与特征精细描述 | 第26-28页 |
| 3.1.2 基于向量函数的形状描述子 | 第28-30页 |
| 3.2 基于向量函数的形状匹配与相似性度量 | 第30-31页 |
| 3.2.1 描述子匹配代价度量 | 第30-31页 |
| 3.2.2 形状匹配与距离度量 | 第31页 |
| 3.3 实验结果和分析 | 第31-39页 |
| 3.3.1 数据集及算法评价策略 | 第32-34页 |
| 3.3.2 线性变换不变性测试 | 第34-36页 |
| 3.3.3 形状检索精度实验 | 第36-37页 |
| 3.3.4 对于噪声鲁棒性的实验 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于筛选算法的缝隙形状匹配研究 | 第40-53页 |
| 4.1 基于视觉特性的形态学策略 | 第40-45页 |
| 4.1.1 形状缝隙与形态学算子 | 第40-42页 |
| 4.1.2 基于形态学策略的形状相似性度量方法 | 第42-45页 |
| 4.2 缝隙形状的筛选与匹配 | 第45-48页 |
| 4.2.1 基于向量函数的筛选算法 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于筛选算法的形状相似性度量方法 | 第46-47页 |
| 4.2.3 算法时间复杂度分析 | 第47-48页 |
| 4.3 实验结果和分析 | 第48-52页 |
| 4.3.1 形状筛选 | 第48-49页 |
| 4.3.2 检索精度 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |