彩色地形图中点状符号识别方法研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 引言 | 第15-16页 |
| 1.2 研究背景 | 第16-17页 |
| 1.3 本文工作 | 第17-19页 |
| 第二章 背景知识 | 第19-31页 |
| 2.1 MapGIS K9平台 | 第19-24页 |
| 2.1.1 MapGIS K9技术特点 | 第19页 |
| 2.1.2 MapGIS K9产品体系 | 第19-22页 |
| 2.1.3 MapGIS K9功能特色 | 第22-24页 |
| 2.2 OpenCV | 第24-25页 |
| 2.2.1 OpenCV概述 | 第24页 |
| 2.2.2 OpenCV功能介绍 | 第24-25页 |
| 2.3 COM组件 | 第25-27页 |
| 2.3.1 COM组件简介 | 第25页 |
| 2.3.2 COM组件与相关概念 | 第25-26页 |
| 2.3.3 COM组件的优点 | 第26-27页 |
| 2.4 地图符号基础知识 | 第27-29页 |
| 2.4.1 地图语言 | 第27页 |
| 2.4.2 地图符号的功能 | 第27页 |
| 2.4.3 地图符号的基本特征 | 第27-28页 |
| 2.4.4 地图符号的分类及构图规律 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于多特征的点状符号识别 | 第31-39页 |
| 3.1 地图点状符号的特征选取 | 第31页 |
| 3.2 傅里叶描述子 | 第31-32页 |
| 3.2.1 傅里叶描述子的基本思想 | 第31页 |
| 3.2.2 傅里叶描述子的不变性特征 | 第31-32页 |
| 3.3 图像的不变矩 | 第32-35页 |
| 3.3.1 图像矩 | 第32-33页 |
| 3.3.2 小波矩 | 第33-35页 |
| 3.4 组合特征 | 第35-36页 |
| 3.4.1 区域的体态比 | 第35页 |
| 3.4.2 区域的密集度 | 第35-36页 |
| 3.4.3 符号的矩形度与圆形度 | 第36页 |
| 3.4.4 符号的连通域数目 | 第36页 |
| 3.4.5 符号的轮廓数、孔洞数、欧拉数 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-39页 |
| 第四章 分类器的设计 | 第39-47页 |
| 4.1 支持向量机 | 第39-42页 |
| 4.1.1 线性可分的支持向量机 | 第39-41页 |
| 4.1.2 非线性的支持向量机 | 第41页 |
| 4.1.3 核函数 | 第41-42页 |
| 4.2 决策树 | 第42-44页 |
| 4.2.1 典型决策树算法ID3和C4.5 | 第42-44页 |
| 4.2.2 决策树剪枝 | 第44页 |
| 4.3 贝叶斯算法 | 第44-45页 |
| 4.3.1 朴素贝叶斯 | 第44-45页 |
| 4.3.2 贝叶斯的特点 | 第45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第47-57页 |
| 5.1 地图图像的预处理 | 第47-48页 |
| 5.2 特征提取实验 | 第48-50页 |
| 5.2.1 傅里叶描述子特征提取 | 第48-49页 |
| 5.2.2 小波矩特征提取 | 第49-50页 |
| 5.2.3 组合特征提取 | 第50页 |
| 5.3 地图点状符号识别实验结果 | 第50-54页 |
| 5.3.1 算法流程 | 第50-51页 |
| 5.3.2 组件式实现 | 第51-53页 |
| 5.3.3 地图点状符号识别实验结果及分析 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小节 | 第54-57页 |
| 第六章 总结与分析 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 作者简介 | 第63-64页 |
