基于数学形态学的目标检测
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题的背景与研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·目标检测中的关键技术 | 第12-14页 |
| ·数学形态学 | 第14-15页 |
| ·数学形态学与目标检测 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 数学形态学理论 | 第19-34页 |
| ·概述 | 第19页 |
| ·二值形态学 | 第19-22页 |
| ·二值形态学膨胀、腐蚀运算 | 第19-21页 |
| ·二值形态学开、闭运算 | 第21-22页 |
| ·多值形态学 | 第22-27页 |
| ·基本概念 | 第23-25页 |
| ·多值形态学腐蚀、膨胀运算 | 第25-26页 |
| ·多值形态学开、闭运算 | 第26-27页 |
| ·基于数学形态学的目标检测技术回顾 | 第27-33页 |
| ·击中击不中变换 | 第27-30页 |
| ·Top-hat 变换 | 第30-31页 |
| ·形态学神经网络 | 第31-32页 |
| ·属性算子 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于数学形态学的图像特征提取 | 第34-49页 |
| ·概述 | 第34页 |
| ·边缘提取算法研究 | 第34-42页 |
| ·边缘提取算法回顾 | 第35-37页 |
| ·组合多结构元素的形态学边缘提取算法 | 第37-40页 |
| ·实验 | 第40-42页 |
| ·角点提取算法研究 | 第42-47页 |
| ·角点提取算法回顾 | 第43-44页 |
| ·基于形态学击中数的角点提取算法 | 第44-46页 |
| ·实验结果与讨论 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于二值形态学的形状建模与检测 | 第49-72页 |
| ·概述 | 第49页 |
| ·基于形态学分解的形状描述 | 第49-61页 |
| ·经典的形状描述方法回顾 | 第49-53页 |
| ·形态学形状分解 | 第53-60页 |
| ·实验结果与算法比较 | 第60-61页 |
| ·基于形状分解的形态学形状建模与检测 | 第61-70页 |
| ·形状建模 | 第62-65页 |
| ·形状检测 | 第65-68页 |
| ·实验结果与算法比较 | 第68-70页 |
| ·小结 | 第70-72页 |
| 第五章 多值形态学目标检测 | 第72-90页 |
| ·概述 | 第72页 |
| ·基于多值形态学的目标检测算法框架 | 第72-79页 |
| ·原理 | 第72-73页 |
| ·基本概念 | 第73-75页 |
| ·算法框架 | 第75-79页 |
| ·条件泄洪的具体实现 | 第79-85页 |
| ·局部条件泄洪法 | 第79-81页 |
| ·全局条件泄洪法 | 第81-85页 |
| ·多分辨率方法 | 第85-89页 |
| ·形态小波多分辨率分解 | 第86-88页 |
| ·多分辨率检测 | 第88-89页 |
| ·小结 | 第89-90页 |
| 第六章 基于多值形态学目标检测算法的实验系统 | 第90-107页 |
| ·概述 | 第90页 |
| ·二维静止灰度图像目标检测 | 第90-97页 |
| ·目标模型的确定 | 第90-91页 |
| ·单分辨率目标检测算法 | 第91-94页 |
| ·多分辨率目标检测算法 | 第94页 |
| ·实验结果与比较 | 第94-97页 |
| ·序列图像中的运动对象检测 | 第97-106页 |
| ·视频对象检测算法回顾 | 第97-98页 |
| ·多分辨率局部条件泄洪法 | 第98-102页 |
| ·实验结果与比较 | 第102-106页 |
| ·小结 | 第106-107页 |
| 第七章 结束语 | 第107-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-120页 |
| 攻读博士期间已撰写和发表的论文 | 第120-121页 |
| 攻读博士期间参加和完成的科研任务 | 第121页 |
