基于几何特征的图像复杂度研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-14页 |
| 1.3.1 总体设计思路 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文内容安排计划 | 第12-14页 |
| 第二章 图像复杂度评价总体设计 | 第14-22页 |
| 2.1 系统复杂度的基本理论 | 第14-17页 |
| 2.1.1 系统复杂度 | 第14页 |
| 2.1.2 系统评价理论基础 | 第14-15页 |
| 2.1.3 系统的综合评价分析方法 | 第15-17页 |
| 2.2 图像复杂度 | 第17-19页 |
| 2.2.1 图像复杂度原理及应用 | 第17-18页 |
| 2.2.2 图像复杂度评价指标 | 第18-19页 |
| 2.3 图像复杂度评价流程的设计 | 第19-20页 |
| 2.4 图像复杂度评价的难点及本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于直线特征的图像复杂度研究 | 第22-34页 |
| 3.1 直线检测算法的实现及比较分析 | 第22-27页 |
| 3.1.1 Hough算法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 LSD算法 | 第23-25页 |
| 3.1.3 直线检测结果 | 第25-27页 |
| 3.2 基于直线特征复杂度的评价指标 | 第27页 |
| 3.3 评价指标的权重系数 | 第27-31页 |
| 3.3.1 BP神经网络训练方法 | 第28-29页 |
| 3.3.2 权重系数的实验结果 | 第29-31页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第31-34页 |
| 第四章 基于边缘特征的图像复杂度研究 | 第34-48页 |
| 4.1 图像的边缘检测 | 第34-38页 |
| 4.1.1 图像平滑处理 | 第34-35页 |
| 4.1.2 边缘检测方法的选取及检测结果 | 第35-38页 |
| 4.1.3 图像细线化 | 第38页 |
| 4.2 基于边缘特征的复杂度模型 | 第38-43页 |
| 4.2.1 基于边缘特征的复杂度评价指标 | 第39-43页 |
| 4.2.2 基于边缘特征的复杂度评价 | 第43页 |
| 4.3 基于边缘特征的复杂度模型实验 | 第43-48页 |
| 4.3.1 基于边缘特征的客观评价复杂度结果 | 第44-45页 |
| 4.3.2 不同评价方法的对比实验 | 第45-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 总结 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 作者简介及科研成果 | 第54页 |
