数字图像中提取椭圆与直线类几何形状方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·概述 | 第8页 |
| ·目标识别的基本概念 | 第8-10页 |
| ·本论文的任务及问题的定义域 | 第10页 |
| ·研究几何形状提取的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外对椭圆提取的研究 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第12-14页 |
| 第二章 目标识别的算法基础 | 第14-26页 |
| ·目标识别的难点 | 第14-15页 |
| ·数据处理模型 | 第15-16页 |
| ·Top-Down方法模型 | 第16-17页 |
| ·Bottom-Up方法模型 | 第17-19页 |
| ·边缘跟踪 | 第17-18页 |
| ·contour方法 | 第18-19页 |
| ·桥梁识别--知识引导的识别处理流程 | 第19-25页 |
| ·项目背景 | 第19-20页 |
| ·桥梁模型 | 第20-21页 |
| ·自动识别算法的主要内容 | 第21-24页 |
| ·知识引导的目标识别过程 | 第24-25页 |
| ·句法模式识别 | 第25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 HOUGH变换及其改进方法的研究 | 第26-39页 |
| ·简介 | 第26-27页 |
| ·HOUGH变换 | 第27-34页 |
| ·直线 | 第27-29页 |
| ·直线的极坐标形式 | 第29页 |
| ·圆 | 第29-30页 |
| ·算法的改进 | 第30-31页 |
| ·椭圆 | 第31-33页 |
| ·椭圆的标准形式 | 第33-34页 |
| ·广义HOUGH变换 | 第34页 |
| ·改进的HOUGH变换 | 第34-37页 |
| ·自适应HOUGH变换 | 第35页 |
| ·概率HOUGH变换 | 第35-36页 |
| ·随机HOUGH变换 | 第36页 |
| ·层进式HOUGH变换 | 第36-37页 |
| ·关于HOUGH变换的讨论 | 第37页 |
| ·利用几何特征处理的方法再回顾 | 第37-39页 |
| 第四章 椭圆识别新方法 | 第39-59页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·识别算法 | 第40-49页 |
| ·邻域和X-邻域 | 第40-41页 |
| ·如何利用X-邻域 | 第41页 |
| ·用X-邻域代替了邻域内的所有数据点 | 第41-42页 |
| ·X-邻域的参数 | 第42页 |
| ·计算X-邻域的参数 | 第42页 |
| ·为什么X-邻域的参数可以用K-L变换表示 | 第42-44页 |
| ·协方差矩阵的几何意义 | 第44-45页 |
| ·邻域替代 | 第45页 |
| ·邻域合并 | 第45-48页 |
| ·判断目标 | 第48-49页 |
| ·识别步骤和流程图 | 第49-51页 |
| ·原理 | 第49-50页 |
| ·步骤 | 第50-51页 |
| ·本文处理方法框图 | 第51页 |
| ·本文方法与一般跟踪搜索方法的不同 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52页 |
| ·附录--K-L变换(主成份变换)表示邻域数据 | 第52-59页 |
| 附录1 | 第52-53页 |
| 附录2 | 第53-55页 |
| 附录3 | 第55-59页 |
| 第五章 试验及结果分析 | 第59-68页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·试验结果 | 第59-62页 |
| ·结果分析 | 第62-67页 |
| ·任务完成情况 | 第62-63页 |
| ·本文方法的讨论:与一般跟踪算法比较 | 第63页 |
| ·替代表示的优点 | 第63页 |
| ·替代表示的缺点 | 第63页 |
| ·可行性 | 第63页 |
| ·在计算次数和存储空间的比较 | 第63-64页 |
| ·性能优劣比较 | 第64-66页 |
| ·HOUGH变换 | 第65页 |
| ·一般跟踪方法 | 第65页 |
| ·本文方法 | 第65-66页 |
| ·关于尺度的讨论 | 第66页 |
| ·本文方法存在的问题 | 第66-67页 |
| ·目标识别困难的认识 | 第67页 |
| ·未来的工作 | 第67-68页 |
| 结束语 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
