基于矩特征傅里叶描述的目标形状识别
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·图像识别的发展概况和应用前景 | 第11-13页 |
| ·图像识别技术的发展 | 第11-12页 |
| ·图像识别技术的应用前景 | 第12-13页 |
| ·形状特征的基本概念 | 第13-15页 |
| ·课题的研究内容和创新点 | 第15-16页 |
| ·论文的内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 图像识别系统 | 第17-24页 |
| ·图像识别的基本原理和方法 | 第17-21页 |
| ·图像识别的基本原理 | 第17-18页 |
| ·图像识别的基本方法 | 第18-21页 |
| ·图像识别系统介绍 | 第21-23页 |
| ·图像处理系统简介 | 第21页 |
| ·图像识别系统简介 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 图像预处理与图像分割 | 第24-37页 |
| ·图像预处理 | 第24-29页 |
| ·灰度修正 | 第24-26页 |
| ·图像平滑 | 第26-29页 |
| ·图像分割 | 第29-35页 |
| ·图像分割的定义 | 第29-30页 |
| ·基于边缘检测的图像分割方法 | 第30-34页 |
| ·基于阈值选取的图像分割方法 | 第34-35页 |
| ·基于区域生成的图像分割方法 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 形状特征描述 | 第37-52页 |
| ·形状特征描述方法简介 | 第37-39页 |
| ·形状特征描述概述 | 第37-38页 |
| ·常用形状描述方法介绍 | 第38-39页 |
| ·形状不变矩法 | 第39-44页 |
| ·矩的定义 | 第40页 |
| ·Hu 的不变矩算法 | 第40-41页 |
| ·离散不变矩算法 | 第41页 |
| ·基于边界点的矩特征快速算法 | 第41-44页 |
| ·傅里叶描述子法 | 第44-50页 |
| ·傅里叶描述子的基本原理 | 第44-45页 |
| ·傅里叶描述子的不变性 | 第45-46页 |
| ·基于多边形近似的傅里叶描述子 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于矩特征傅里叶描述方法的目标形状识别 | 第52-68页 |
| ·矩特征傅里叶描述法的提出 | 第52-53页 |
| ·基于矩特征傅立叶描述的识别方法 | 第53-62页 |
| ·算法基本原理 | 第53页 |
| ·物体轮廓边界的提取 | 第53-55页 |
| ·物体形状的矩特征表示 | 第55-61页 |
| ·傅立叶描述及其归一化 | 第61页 |
| ·相似度计算 | 第61-62页 |
| ·实验与结论 | 第62-66页 |
| ·实验内容 | 第62-65页 |
| ·实验结果分析 | 第65-66页 |
| ·矩特征傅里叶描述法的算法分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第75页 |
