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利用顶点链编码探测表格图像斜率

论文摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-11页
第二章 模式识别基本理论第11-17页
   ·模式和模式识别的概念第11-13页
   ·模式识别分类的基本原则第13-14页
   ·模式识别的基本方法第14-16页
     ·统计模式识别第14-15页
     ·句法模式识别第15页
     ·模糊模式识别第15页
     ·人工神经网络法第15页
     ·人工智能方法第15-16页
   ·本章小结第16-17页
第三章 形状描述和顶点链编码第17-20页
   ·二维形状描述技术第17-18页
     ·内标量方法第17-18页
     ·外标量方法第18页
     ·内空间域技术第18页
     ·外空间域技术和Freeman编码第18页
   ·顶点链编码及其主要特性第18-19页
   ·本章小结第19-20页
第四章 灰度图像噪声模型发生器第20-30页
   ·图像退化模型第20-21页
   ·图像噪声的来源和产生原因第21页
   ·噪声的类型第21-24页
     ·白噪声过程第22-23页
       ·频域上的定义第22页
       ·时域上的定义第22-23页
     ·有色噪声过程第23-24页
   ·数字图像中一些重要噪声模型的概率密度函数及其实现第24-29页
     ·高斯噪声第24-25页
     ·瑞利噪声第25-26页
     ·伽马(爱尔兰)噪声第26页
     ·指数分布噪声第26-27页
     ·均匀分布噪声第27-28页
     ·脉冲噪声第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第五章 利用顶点链编码探测表格图像斜率第30-51页
   ·已有的表格斜率探测算法及其特点第30-32页
   ·矩形的顶点链编码及其特征第32-34页
   ·表格图像倾斜角度探测第34-49页
     ·表格图像的特点第34-35页
     ·表格图像周界或悬线的搜索第35-37页
     ·理想情况下表格周界或悬线顶点的探测第37-39页
     ·小噪声情况下表格周界或悬线顶点的探测算法的改进第39-40页
     ·表格周界或悬线顶点坐标的计算第40-41页
     ·大噪声情况下表格周界或悬线顶点的探测算法第41-43页
     ·表格斜率的计算第43页
     ·周界断裂情况下算法的有效性第43-46页
     ·墨斑噪声环境下的思考第46-49页
   ·本章小结第49-51页
第六章 实验结果和结论第51-66页
   ·利用顶点链编码探测表格斜率实例和中间结果第51-54页
   ·对不同类型大噪声污染的表格图像矫正实例第54-57页
   ·实验数据及算法特点分析第57-65页
   ·本章小结第65-66页
第七章 算法实验平台的开发第66-73页
   ·平台对JPEG图像格式的支持第66-70页
     ·JPEG压缩编码标准第66页
     ·标准的IJG JPEG函数库第66-70页
   ·图像矫正第70-72页
     ·图像的几何变换第70-71页
     ·灰度级插值第71-72页
   ·本章小结第72-73页
第八章 总结与展望第73-74页
参考文献第74-77页
致谢第77-78页
攻读学位期间发表的学术论文第78页

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