油田防盗系统中图像处理的研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·课题目的与研究意义 | 第7-8页 |
| ·课题研究现状分析 | 第8-16页 |
| ·油田防盗现状分析 | 第8-9页 |
| ·经典边缘检测现状分析 | 第9-11页 |
| ·新的边缘检测方法 | 第11-13页 |
| ·复杂背景下图像分割现状分析 | 第13-14页 |
| ·人体头肩像检测现状分析 | 第14-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 动态头肩像检测方法 | 第17-37页 |
| ·引言 | 第17-19页 |
| ·单纯的图像差分 | 第19-21页 |
| ·基于校正的图像差分 | 第21-24页 |
| ·基于小波多分辨分析理论的校正差分 | 第24-37页 |
| ·用小波变换进行校正差分的基本思想 | 第24页 |
| ·小波分析的发展历程 | 第24-26页 |
| ·从傅立叶分析到小波 | 第26页 |
| ·连续小波变换 | 第26-28页 |
| ·连续小波变换的离散化 | 第28页 |
| ·空间L~2( R ) 中的多分辨率分析 | 第28-29页 |
| ·Mallat 算法 | 第29-31页 |
| ·Haar小波 | 第31-32页 |
| ·应用小波对图像进行差分 | 第32-37页 |
| 第三章 图像分割 | 第37-47页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·阈值分割 | 第37-43页 |
| ·阈值化分割原理 | 第38-39页 |
| ·直方图双峰法 | 第39-41页 |
| ·迭代阈值算法 | 第41-43页 |
| ·边缘检测 | 第43-47页 |
| ·边缘检测原理 | 第43-44页 |
| ·Roberts梯度算子 | 第44-45页 |
| ·外形轮廓提取 | 第45-47页 |
| 第四章 头肩像的识别 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·图像识别的基本技术 | 第47-50页 |
| ·模板匹配法 | 第47-48页 |
| ·统计模式识别法 | 第48-49页 |
| ·模糊模式识别法 | 第49-50页 |
| ·句法模式识别法 | 第50页 |
| ·基于斜率与小波的图像识别 | 第50-59页 |
| ·目标图像归一化 | 第50-53页 |
| ·图形旋转及轴镜像变换 | 第53-56页 |
| ·基于斜率及小波的头肩轮廓检测 | 第56-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 摘要 | 第65-67页 |
| ABSTRACT | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
