基于形状上下文的目标形状识别与匹配
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·形状提取与描述 | 第12-13页 |
| ·图像匹配 | 第13-14页 |
| ·研究难点和创新点 | 第14-16页 |
| ·论文框架及组织结构 | 第16-19页 |
| 第二章 形状特征提取算法和图像匹配算法 | 第19-29页 |
| ·形状特征提取 | 第19-23页 |
| ·图像分割 | 第19-20页 |
| ·图像分割的定义 | 第19-20页 |
| ·图像分割的方法 | 第20页 |
| ·传统形状特征提取算法 | 第20-21页 |
| ·小波算法 | 第21-23页 |
| ·形状特征描述 | 第23-26页 |
| ·傅里叶描述子 | 第23-25页 |
| ·Hu不变矩 | 第25-26页 |
| ·图像匹配 | 第26-28页 |
| ·图像匹配算法 | 第26-28页 |
| ·基于特征的图像匹配算法 | 第26-27页 |
| ·基于亮度的图像匹配算法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于小波变换的形状特征提取与描述 | 第29-37页 |
| ·小波变换 | 第29-31页 |
| ·连续小波变换 | 第29-31页 |
| ·离散小波变换 | 第31页 |
| ·小波多尺度边缘检测 | 第31-34页 |
| ·小波边缘检测的思想及方法 | 第31-32页 |
| ·小波多尺度分析 | 第32页 |
| ·运用多尺度进行边缘检测 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·小波模极大值多尺度综合的边缘提取 | 第34-36页 |
| ·多尺度综合的边缘提取分析 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于形状上下文的特征描述与匹配 | 第37-57页 |
| ·形状上下文特征描述 | 第37-42页 |
| ·形状特征匹配的前期研究 | 第37-39页 |
| ·形状上下文 | 第39-41页 |
| ·不变性与鲁棒性 | 第41-42页 |
| ·形状上下文匹配 | 第42-45页 |
| ·二分图匹配 | 第42-43页 |
| ·TPS形变模型 | 第43-44页 |
| ·正规化和缩放性能 | 第44-45页 |
| ·目标识别与原型选择 | 第45-48页 |
| ·形状距离 | 第46页 |
| ·匹配原型选择 | 第46-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-54页 |
| ·形状上下文匹配过程 | 第48-52页 |
| ·匹配结果 | 第52-54页 |
| ·数据分析与改进 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 本文方法的实际应用 | 第57-63页 |
| ·手写数字识别 | 第57-58页 |
| ·图像检索 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文总结 | 第63页 |
| ·工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 附录A：硕士期间研究成果 | 第73页 |
