| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-13页 |
| ·图像识别研究的意义 | 第10页 |
| ·图像识别的发展和现状 | 第10-11页 |
| ·本课题基本任务和贡献 | 第11-13页 |
| 第二章 图像识别原理简介 | 第13-17页 |
| ·图像识别过程 | 第13-14页 |
| ·数字图像处理 | 第14-15页 |
| ·图像识别技术 | 第15-17页 |
| 第三章 图像处理 | 第17-34页 |
| ·图像处理概论 | 第17页 |
| ·图像复原 | 第17-27页 |
| ·图像增强 | 第27-29页 |
| ·图像分割 | 第29-34页 |
| 第四章 图像特征提取 | 第34-50页 |
| ·特征提取及其方法简介 | 第34-37页 |
| ·Gabor 变换 | 第37-41页 |
| ·矩变换 | 第41-43页 |
| ·基于特征融合的提取算法 | 第43-44页 |
| ·融合特征技术的改进和实验结果 | 第44-50页 |
| 第五章 基于GABOR 特征和矩特征的神经网络图像识别技术 | 第50-62页 |
| ·基于神经网络分类的识别技术 | 第50-51页 |
| ·神经网络简介 | 第51-54页 |
| ·BP 神经网络优势和缺陷 | 第54-57页 |
| ·实验与结论 | 第57-62页 |
| 第六章 总结和展望 | 第62-64页 |
| ·本文主要工作 | 第62-63页 |
| ·后续研究工作建议 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第69-70页 |