图像特征提取算法研究及应用
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 特征提取研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 分类识别应用现状 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4 本文篇章结构 | 第18-20页 |
| 第二章 特征提取及分类识别关键技术 | 第20-40页 |
| 2.1 特征提取技术 | 第20-28页 |
| 2.1.1 颜色特征 | 第20-21页 |
| 2.1.2 纹理特征 | 第21-25页 |
| 2.1.3 形状特征 | 第25-28页 |
| 2.2 分类器概述 | 第28-39页 |
| 2.2.1 随机森林分类器 | 第28-31页 |
| 2.2.2 Adaboost分类器 | 第31-33页 |
| 2.2.3 SVM分类器 | 第33-39页 |
| 2.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 特征提取的8链码算法研究 | 第40-72页 |
| 3.1 边缘检测算子的选择 | 第40-43页 |
| 3.1.1 常用边缘检测算子 | 第40-42页 |
| 3.1.2 不同算子对链码的影响分析 | 第42-43页 |
| 3.2 基于对称8链码的图像外轮廓提取技术 | 第43-53页 |
| 3.2.2 传统8链码算法分析 | 第44-45页 |
| 3.2.3 变换点及对称8链码算法 | 第45-46页 |
| 3.2.4 变换点的判定法则 | 第46-47页 |
| 3.2.5 阈值设定及编码过程 | 第47-49页 |
| 3.2.6 仿真实验 | 第49-53页 |
| 3.3 基于可变向8链码的图像外轮廓提取技术 | 第53-60页 |
| 3.3.1 对称8链码的局限性 | 第53-54页 |
| 3.3.2 可变向8链码的提出 | 第54-55页 |
| 3.3.3 阈值设定及编码过程 | 第55-56页 |
| 3.3.4 仿真实验 | 第56-60页 |
| 3.4 多目标花朵图像的外轮廓提取技术 | 第60-61页 |
| 3.4.1 判定条件 | 第60-61页 |
| 3.4.2 仿真实验 | 第61页 |
| 3.5 类"等高线"面积参数计算方法 | 第61-71页 |
| 3.5.1 改进的距离变换算法 | 第62-69页 |
| 3.5.2 类"等高线"面积计算方法 | 第69-71页 |
| 3.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 级联式多分类器组合设计 | 第72-86页 |
| 4.1 级联式多分类器的组合 | 第72-75页 |
| 4.2 级联组合分类器的应用实验 | 第75-85页 |
| 4.2.1 数据采集 | 第75-76页 |
| 4.2.2 特征选择 | 第76-78页 |
| 4.2.3 局部数据归一化 | 第78页 |
| 4.2.4 特征优化 | 第78-79页 |
| 4.2.5 随机森林分类实验 | 第79-80页 |
| 4.2.6 Adaboost分类实验 | 第80-81页 |
| 4.2.7 SVM多分类实验 | 第81-82页 |
| 4.2.8 级联组合分类器实验 | 第82-85页 |
| 4.3 本章小结 | 第85-86页 |
| 第五章 总结与展望 | 第86-90页 |
| 5.1 总结 | 第86-87页 |
| 5.2 研究展望 | 第87-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第98页 |
