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基于变差函数及隐含多项式曲线的图像物体分割描述与识别方法研究

致谢第1-4页
中文摘要第4-6页
英文摘要第6-11页
第一章 概论第11-27页
 1.1 引言第11页
 1.2 图像物体的特征描述与识别第11-16页
  1.2.1 图像分割第11-13页
  1.2.2 图像物体的描述及特征提取第13-15页
  1.2.3 图像物体的识别第15-16页
 1.3 变差函数的基本理论第16-22页
  1.3.1 区域化变量第16-17页
  1.3.2 变差函数的定义第17页
  1.3.3 变差函数的性质第17-19页
  1.3.4 变差函数的计算第19-20页
  1.3.5 克立格估计方法第20-21页
  1.3.6 变差函数理论在图像处理中的应用第21-22页
 1.4 基于隐含多项式曲线的物体描述与识别概论第22-24页
 1.5 基于变差函数和多项式曲线的物体分割、描述与识别研究第24-26页
 1.6 结论第26-27页
第二章 基于变差函数的图像边缘检测及纹理分割第27-40页
 2.1 引言第27页
 2.2 基于变差函数的图像边缘检测第27-33页
  2.3.1 多尺度边缘检测理论第29页
  2.3.2 基于变差函数的多尺度边缘检测第29-31页
  2.3.3 实验与分析第31-33页
 2.3 基于变差函数的纹理图像分割第33-39页
  2.3.1 基于变差函数的纹理图像分析第33-34页
  2.3.2 基于单步变差函数值的纹理图像分割算法第34-37页
  2.3.3 实验与分析第37-39页
 2.4 结论第39-40页
第三章 基于隐含多项式曲线的物体描述第40-54页
 3.1 引言第40-41页
 3.2 基于二次曲线和超二次曲线的物体描述第41-44页
  3.2.1 基于二次曲线的物体描述第41-42页
  3.2.2 基于超二次曲线的物体描述第42-44页
 3.3 封闭有界隐含多项式曲线的存在性第44-47页
  3.3.1 四次隐含多项式曲线封闭有界的条件第44-45页
  3.3.2 高次隐含多项式曲线封闭有界的条件第45-47页
 3.4 隐含多项式曲线描述的紧密性第47-48页
 3.5 基于隐含多项式曲线的目标描述应用第48-49页
 3.6 实验与分析第49-52页
 3.7 结论第52-54页
第四章 隐含多项式曲线的拟合算法研究第54-65页
 4.1 引言第54-56页
 4.2 隐含多项式曲线的拟合第56-58页
  4.2.1 点到曲线的逼近距离第56页
  4.2.2 数据点集的逼近均方距离第56-57页
  4.2.3 耗费函数的最小化算法拟合第57-58页
 4.3 基于约束子集的隐含多项式曲线拟合算法第58-60页
 4.4 隐含多项式曲线次数的确定第60-62页
 4.5 试验与分析第62-64页
 4.6 结论第64-65页
第五章 隐含多项式曲线的不变量理论及应用第65-77页
 5.1 引言第65-66页
 5.2 不变量理论第66-71页
  5.2.1 不变量的定义第66-67页
  5.2.2 相同维变换空间的不变量第67页
  5.2.3 不同维变换空间的不变量第67-68页
  5.2.4 一些变换群的不变量事例第68-71页
 5.3 变换群的一些性质第71页
 5.4 隐含多项式分解的不变性理论第71-74页
  5.4.1 高次隐含多项式的实二次因子分解理论第72-74页
  5.4.2 首二次因子积中二次因子的性质第74页
 5.5 物体不变量的应用第74-76页
 5.6 结论第76-77页
第六章 基于物体不变量的目标识别与匹配第77-94页
 6.1 引言第77-78页
 6.2 隐含多项式曲线的欧氏不变量第78-81页
 6.3 隐含多项式曲线的仿射不变量第81-83页
 6.4 基于隐含多项式曲线不变量的物体识别第83页
 6.5 实验与分析第83-93页
 6.6 结论第93-94页
第七章 基于隐含多项式曲线的对称性检测第94-107页
 7.1 引言第94-95页
 7.2 几种对称性的数学定义第95-97页
 7.3 对称性检测方法第97-99页
 7.4 基于隐含多项式曲线的对称性检测第99-103页
  7.4.1 基于曲线拐角点的对称性检测第99页
  7.4.2 基于曲线关键点的对称性检测第99-102页
  7.4.3 基于曲线首二次因子积的对称性检测第102-103页
 7.5 实验结果第103-106页
 7.6 结论第106-107页
第八章 结束语第107-109页
 8.1 本文主要研究成果第107-108页
 8.2 本文工作展望第108-109页
参考文献第109-115页
在读期间发表的论文第115页

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