偏微分方程在形状分类中的应用研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-21页
·研究意义	第9-11页
·数字图像的发展	第9-10页
·模式识别的发展	第10-11页
·数字处理的发展	第11页
·研究现状及发展趋势	第11-19页
·研究内容及论文结构	第19-21页
2 基于泊松方程-U系统矩描述子的形状分类	第21-37页
·提取特征	第21-29页
·轮廓及骨架提取	第22-23页
·泊松方程的性质	第23-26页
·分层及局部方向	第26-29页
·U系统的性质	第29-31页
·一次U-系统	第29-31页
·描述子的形成	第31-32页
·分类器的设计	第32-34页
·实验	第34-36页
·小结	第36-37页
3 基于泊松方程-V系统矩描述子的形状分类	第37-45页
·V系统的性质	第37-40页
·描述子的形成	第40-41页
·分类器的设计	第41-42页
·实验	第42-44页
·小结	第44-45页
4 总结与展望	第45-46页
·本文所做的工作	第45页
·形状分类综述	第45页
·新描述子的应用	第45页
·下一步研究内容	第45-46页
参考文献	第46-49页
附录	第49-55页
申请学位期间的研究成果及发表的论文	第55-56页
致谢	第56页