中低层图像理解算法研究
| 中文摘要 | 第4-6页 |
| 英文摘要 | 第6页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| §1．1 研究背景 | 第10-11页 |
| §1．2 图像理解的现状和发展动态 | 第11-13页 |
| §1．2．1 图像理解的发展历史 | 第11页 |
| §1．2．2 Marr视觉模型及其局限性 | 第11-13页 |
| §1．2．3 图像理解的发展趋势 | 第13页 |
| §1．3 中低层图像理解算法的回顾 | 第13-18页 |
| §1．3．1 图像增强恢复方法回顾 | 第13-14页 |
| §1．3．2 图像分割方法回顾 | 第14-17页 |
| §1．3．3 图像的色彩和纹理分析概述 | 第17-18页 |
| §1．4 本论文的研究内容和章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 光照不均匀图像的恢复 | 第20-30页 |
| §2．1 光照不均匀产生的原因 | 第20-21页 |
| §2．2 基于形态学算子的非均匀光照图像恢复 | 第21-23页 |
| §2．3 多项式拟合方法用于光照不均匀图像恢复 | 第23-29页 |
| §2．4 本章小节 | 第29-30页 |
| 第三章 小波变换用于图像特征的提取 | 第30-47页 |
| §3．1 传统信号分析的局限性 | 第30-31页 |
| §3．1．1 傅立叶变换 | 第30页 |
| §3．1．2 短时傅立叶变换 | 第30-31页 |
| §3．2 小波变换 | 第31-37页 |
| §3．2．1 连续小波变换 | 第31-33页 |
| §3．2．2 离散小波变换 | 第33页 |
| §3．2．3 二进小波变换 | 第33-36页 |
| §3．2．4 正交小波构造 | 第36-37页 |
| §3．3 基于小波变换和矩的字符识别研究 | 第37-43页 |
| §3．3．1 引言 | 第37-38页 |
| §3．3．2 用矩和小波变换提取特征 | 第38-42页 |
| §3．3．2．1 线性矩的描述 | 第38-39页 |
| §3．3．2．2 小波变换描述 | 第39-42页 |
| §3．3．3 实验及结果分析 | 第42-43页 |
| §3．4 基于小波变换的边缘纹理特征提取 | 第43-46页 |
| §3．4．1 引言 | 第43页 |
| §3．4．2 基于小波纹理特征分析的牌照图像分割 | 第43-46页 |
| §3．5 本章小节 | 第46-47页 |
| 第四章 纹理图像的颜色精确映射 | 第47-59页 |
| §4．1 前言 | 第47-48页 |
| §4．2 颜色空间描述 | 第48-50页 |
| §4．2．1 基本RGB颜色空间 | 第48-49页 |
| §4．2．2 XYZ颜色空间 | 第49页 |
| §4．2．3 CIELAB颜色空间 | 第49-50页 |
| §4．3 颜色映射算法 | 第50-56页 |
| §4．3．1 色彩坐标分析 | 第50-51页 |
| §4．3．2 纹理图像通道分布的分析 | 第51-54页 |
| §4．3．3 GCM模式 | 第54-56页 |
| §4．3．4 CCM模式 | 第56页 |
| §4．4 实验和讨论 | 第56-58页 |
| §4．5 本章小节 | 第58-59页 |
| 第五章 彩色图像的分割算法研究 | 第59-77页 |
| §5．1 彩色图像分割方法概述 | 第59-60页 |
| §5．1．1 基于特征空间的分割方法 | 第59-60页 |
| §5．1．2 基于图像域的分割方法 | 第60页 |
| §5．1．3 基于物理模型的分割方法 | 第60页 |
| §5．2 直方图层次分析法用于彩色图像分割研究 | 第60-70页 |
| §5．2．1 颜色空间的选取 | 第60-62页 |
| §5．2．2 直方图层次分析用于彩色图像分割 | 第62-67页 |
| §5．2．3 实验利讨论 | 第67-70页 |
| §5．3 基于差值分水岭方法的彩色图像分割研究 | 第70-76页 |
| §5．3．1 分水岭用于图像分割的概念 | 第70页 |
| §5．3．2 差值分水岭算法研究 | 第70-74页 |
| §5．3．3 实验和讨论 | 第74-76页 |
| §5．4 本章小节 | 第76-77页 |
| 第六章 一个实际图像分析系统的研究与实现 | 第77-94页 |
| §6．1 前言 | 第77-79页 |
| §6．2 图像检测与采集 | 第79-83页 |
| §6．2．1 图像的获取 | 第79-81页 |
| §6．2．2 图像检测 | 第81-83页 |
| §6．3 车牌识别算法研究 | 第83-90页 |
| §6．3．1 车牌分割 | 第83-84页 |
| §6．3．2 车牌图像二值化 | 第84-87页 |
| §6．3．3 牌照字符切分 | 第87-89页 |
| §6．3．4 车牌字符识别 | 第89-90页 |
| §6．3．5 车辆颜色识别 | 第90页 |
| §6．4 车牌识别系统性能 | 第90-93页 |
| §6．5 本章小节 | 第93-94页 |
| 第七章 总结与展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 攻博期间完成论文和成果 | 第111页 |
