基于分层结构的多物体图像识别系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 图像识别技术概述及应用 | 第9-10页 |
| 1.2 图像识别技术的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究内容与结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 多物体图像分割研究 | 第13-23页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 图像基本表达方法及处理技术 | 第13-17页 |
| 2.2.1 RGB和HSI彩色模型 | 第13-14页 |
| 2.2.2 图像像素的度量及图像分割 | 第14-15页 |
| 2.2.3 均值移位 | 第15-16页 |
| 2.2.4 形态学处理 | 第16-17页 |
| 2.3 多物体分割 | 第17-22页 |
| 2.3.1 图像检测面临的问题 | 第17-18页 |
| 2.3.2 输入图像类型 | 第18-19页 |
| 2.3.3 背景去除 | 第19-20页 |
| 2.3.4 物体提取 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 物体特征分层提取 | 第23-31页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 颜色特征层 | 第23-27页 |
| 3.2.1 单像素颜色描述 | 第24-26页 |
| 3.2.2 物体颜色描述 | 第26-27页 |
| 3.3 形状特征层 | 第27-28页 |
| 3.4 物体局部特征层 | 第28-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 分类器设计 | 第31-41页 |
| 4.1 引言 | 第31页 |
| 4.2 分类器基本理论 | 第31-32页 |
| 4.3 基本架构 | 第32-33页 |
| 4.4 分类器学习 | 第33-36页 |
| 4.5 物体识别 | 第36-40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 多物体识别系统的实现 | 第41-55页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 系统平台概述 | 第41-44页 |
| 5.2.1 图像库 | 第41-43页 |
| 5.2.2 系统开发环境 | 第43-44页 |
| 5.3 系统功能介绍 | 第44-46页 |
| 5.4 系统运行结果及分析 | 第46-54页 |
| 5.4.1 系统运行环境 | 第46页 |
| 5.4.2 基本任务运行时间 | 第46-49页 |
| 5.4.3 分层分类器与单层分类器 | 第49-52页 |
| 5.4.4 图像分割与图像检测 | 第52-53页 |
| 5.4.5 字符识别 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第61-62页 |
