| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·选题背景 | 第9页 |
| ·课题的研究意义 | 第9-10页 |
| ·矢量化技术研究国内外现状 | 第10-11页 |
| ·本论文主要工作 | 第11-12页 |
| 第2章 预处理算法研究 | 第12-22页 |
| ·图像变换 | 第12-15页 |
| ·二维离散傅里叶变换—DFT | 第12-13页 |
| ·离散余弦变换 | 第13页 |
| ·直方图均衡化 | 第13-14页 |
| ·小波变换 | 第14-15页 |
| ·实验结果 | 第15页 |
| ·频域滤波增强 | 第15-19页 |
| ·低通滤波增强 | 第16-17页 |
| ·高通滤波增强 | 第17页 |
| ·实验结果 | 第17-19页 |
| ·空间域滤波增强 | 第19-20页 |
| ·均值滤波 | 第19页 |
| ·中值滤波 | 第19-20页 |
| ·实验结果 | 第20页 |
| ·编程实现图像预处理功能 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第3章 图像分割算法研究 | 第22-37页 |
| ·图像分割 | 第22-23页 |
| ·边缘检测 | 第23-28页 |
| ·微分算子边缘检测 | 第23-26页 |
| ·检测结果 | 第26-28页 |
| ·边界跟踪 | 第28-29页 |
| ·区域分割 | 第29-35页 |
| ·阈值法 | 第29页 |
| ·确定直方图的阈值 | 第29-31页 |
| ·自适应阈值分割方法 | 第31页 |
| ·最大方差阈值分割 | 第31-32页 |
| ·实验结果 | 第32-33页 |
| ·区域生长法 | 第33-34页 |
| ·分裂合并法 | 第34页 |
| ·实验结果 | 第34-35页 |
| ·图像分割算法评价 | 第35页 |
| ·实现功能软件 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第4章 图像特征描述及提取 | 第37-45页 |
| ·特征描述 | 第37-39页 |
| ·Hu不变矩特征提取 | 第39-43页 |
| ·不变矩特征修正 | 第43页 |
| ·不变矩方法的计算结果 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第5章 人工神经网络的电气工程图纸的识别 | 第45-57页 |
| ·分类器 | 第45-46页 |
| ·人工神经网络原理 | 第46-49页 |
| ·神经元模型 | 第46-47页 |
| ·神经网络的结构及工作方式 | 第47-48页 |
| ·神经网络的学习 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络 | 第49-52页 |
| ·网络模型 | 第49-50页 |
| ·基本BP算法 | 第50-51页 |
| ·BP算法存在的问题与改进 | 第51-52页 |
| ·用于电气符号分类的BP网络设计 | 第52-54页 |
| ·训练样本库的建立 | 第52-53页 |
| ·BP神经网络设计 | 第53-54页 |
| ·trainlm算法与trainbfg算法性能比较 | 第54页 |
| ·神经网络识别检验 | 第54页 |
| ·功能软件设计 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 结论与展望 | 第57-59页 |
| 1. 论文总结 | 第57-58页 |
| 2. 工程图纸识别技术未来研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 附录 | 第61-62页 |
| 攻读工程硕士专业学位期间发表的论文及其它成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |