| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状及其发展趋势 | 第15-18页 |
| 1.2.1 目标图像识别问题研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 目标识别方法分类 | 第16-17页 |
| 1.2.3 图像轮廓识别问题研究 | 第17-18页 |
| 1.3 本文工作及章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 预备知识 | 第20-28页 |
| 2.1 复杂网络概述 | 第20-21页 |
| 2.2 复杂网络基本模型 | 第21-22页 |
| 2.3 网络图表示 | 第22-23页 |
| 2.4 复杂网络的基本参数及建模主要概念 | 第23-25页 |
| 2.4.1 复杂网络的度及度分布 | 第23-24页 |
| 2.4.2 平均路径长度 | 第24-25页 |
| 2.4.3 聚类系数 | 第25页 |
| 2.5 节点间距离计算 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于球面距离的复杂网络图像形状轮廓识别 | 第28-49页 |
| 3.1 传统复杂网络图像识别方法 | 第28-30页 |
| 3.2 目标图像形状轮廓提取方法 | 第30-33页 |
| 3.2.1 Canny算子 | 第30-33页 |
| 3.2.2 改进的Canny算子边缘检测算法 | 第33页 |
| 3.3 基于球面距离的复杂网络图像形状轮廓识别方法 | 第33-48页 |
| 3.3.1 基于球面距离的图像形状轮廓的复杂网络建模 | 第35-38页 |
| 3.3.2 形状轮廓欧氏距离和球面距离建模比较实例 | 第38-44页 |
| 3.3.3 网络拓扑特征提取 | 第44-47页 |
| 3.3.4 划分形状轮廓分类 | 第47-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 复杂网络拓扑特性及识别方法有效性分析 | 第49-57页 |
| 4.1 网络拓扑参量特性分析 | 第49-50页 |
| 4.1.1 复杂网络的度分布 | 第49页 |
| 4.1.2 复杂网络平均路径长度 | 第49-50页 |
| 4.1.3 复杂网络聚类系数 | 第50页 |
| 4.2 网络旋转不变性分析 | 第50-52页 |
| 4.3 网络平移不变性分析 | 第52页 |
| 4.4 网络的拓扑特性分析验证 | 第52-55页 |
| 4.4.1 网络的度分布特性分析 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于轮廓形状和复杂网络的灰度图像识别方法 | 第57-72页 |
| 5.1 引言 | 第57-58页 |
| 5.2 灰度图像轮廓提取方法概述 | 第58-59页 |
| 5.3 基于球面距离的复杂网络的灰度图像识别方法 | 第59-64页 |
| 5.3.1 灰度图像形状轮廓及颜色轮廓提取 | 第60-61页 |
| 5.3.2 球面距离的灰度图像复杂网络建模 | 第61页 |
| 5.3.3 灰度图像拓扑特征提取 | 第61-63页 |
| 5.3.4 灰度图像识别分类 | 第63-64页 |
| 5.4 球面距离建模识别方法验证及结果分析 | 第64-70页 |
| 5.4.1 球面距离建模方法及步骤 | 第64-66页 |
| 5.4.2 识别方法数据分析 | 第66-67页 |
| 5.4.3 实验仿真及结果分析 | 第67-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
