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数字图像中基本几何形状检测算法的研究与应用

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-14页
 §1.1 课题背景及意义第9页
  §1.1.1 课题背景第9页
  §1.1.2 课题意义第9页
 §1.2 图像理解基本策略第9-11页
  §1.2.1 基于模型的控制(Top Down)第9-10页
  §1.2.2 由图像数据控制(Bottom Up)第10-11页
 §1.3 国内外发展现状第11-12页
  §1.3.1 直线检测第11页
  §1.3.2 圆检测第11-12页
  §1.3.3 椭圆检测第12页
 §1.4 本课题研究的内容第12-13页
 §1.5 本章小结第13-14页
第二章 边缘检测算法的研究第14-26页
 §2.1 边缘检测的要求第14-15页
 §2.2 各类边缘检测算子第15-20页
  §2.2.1 ADM检测算子第15-17页
  §2.2.2 Canny检测算子第17-18页
  §2.2.3 Sobel-Zernike检测算子第18-20页
  §2.2.4 SUSAN检测算子第20页
 §2.3 实验与比较第20-25页
  §2.3.1 实验内容第20-22页
  §2.3.2 实验结果第22页
  §2.3.3 结论第22-25页
 §2.4 本章小结第25-26页
第三章 Hough变换检测算法的研究第26-34页
 §3.1 Hough变换简介第26-27页
 §3.2 Hough变换直线检测第27-29页
  §3.2.1 标准Hough变换直线检测(SHT)第27-28页
  §3.2.2 多层Hough变换直线检测(HHT)第28页
  §3.2.3 概率Hough变换直线检测(PHT)第28-29页
  §3.2.4 随机Hough变换直线检测(RHT)第29页
 §3.3 Hough变换圆检测第29-30页
  §3.3.1 基于梯度的Hough变换圆检测第29-30页
  §3.3.2 随机圆检测(RCD)第30页
 §3.4 Hough变换椭圆检测第30-33页
  §3.4.1 利用椭圆几何对称性的算法(CSA)第31-32页
  §3.4.2 弦中点Hough变换椭圆检测算法(CMHT)第32页
  §3.4.3 三点确定椭圆算法(RHT3)第32-33页
 §3.5 本章小结第33-34页
第四章 改进的随机椭圆检测算法第34-53页
 §4.1 改进算法简介第34页
 §4.2 直接最小二乘法椭圆拟合算法第34-38页
  §4.2.1 Fitzgibbon的直接最小二乘法椭圆拟合第34-36页
  §4.2.2 改进的数值上稳定的拟合算法第36-38页
  §4.2.3 算法特性第38页
 §4.3 椭圆参数转换第38-39页
 §4.4 Li的RED椭圆检测算法第39-41页
  §4.4.1 算法具体步骤介绍第39-41页
  §4.4.2 算法中存在的问题第41页
 §4.5 改进的RED椭圆检测算法第41-44页
  §4.5.1 改进的椭圆提取过程第41-44页
  §4.5.2 噪声数据点剔除第44页
  §4.5.3 改进算法的具体步骤第44页
 §4.6 实验与结论第44-51页
  §4.6.1 算法改进前后的比较第45-47页
  §4.6.2 和其他算法的比较第47-51页
  §4.6.3 结论第51页
 §4.7 本章小结第51-53页
第五章 基于边界踪和曲线分割的检测算法第53-64页
 §5.1 算法简介第53页
 §5.2 最优阈值化第53-54页
 §5.3 连通区域标记第54-56页
  §5.3.1 基于像素点的区域标记算法第54-55页
  §5.3.2 其他图像表示方法的标记算法第55-56页
 §5.4 Freeman链码与边界跟踪第56-57页
  §5.4.1 Freeman链码第56页
  §5.4.2 边界跟踪第56-57页
 §5.5 平均链码和曲线分割第57-59页
  §5.5.1 三点链码和第57-58页
  §5.5.2 曲线分割第58-59页
 §5.6 算法流程第59-60页
 §5.7 实验与结论第60-63页
  §5.7.1 仿真图片第60-62页
  §5.7.2 实际图片第62页
  §5.7.3 结论第62-63页
 §5.8 本章小结第63-64页
第六章 显微图像绘图系统第64-72页
 §6.1 系统总体方案第64-67页
  §6.1.1 硬件部分第64-65页
  §6.1.2 软件部分第65-67页
 §6.2 测量与绘图实验第67-71页
  §6.2.1 测量稳定性实验第67-68页
  §6.2.2 定标第68页
  §6.2.3 实际测量结果第68-69页
  §6.2.4 自动绘图结果第69-71页
 §6.3 本章小结第71-72页
第七章 总结与展望第72-75页
 §7.1 本文完成的工作第72-73页
 §7.2 未来的工作与展望第73-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-80页
在学期间的发表的论文第80页

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