基于MSEA及不变矩的图象目标识别算法研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 第一章 绪 论 | 第7-13页 |
| 1．1 从图象到图象工程 | 第7-9页 |
| 1．1．1 数字化图象 | 第7-8页 |
| 1．1．2 从图象技术到图象工程 | 第8-9页 |
| 1．2 图象识别与图象处理及图象理解的关系 | 第9-10页 |
| 1．3 图象目标识别发展概况及其应用趋势 | 第10-11页 |
| 1．4 课题背景及本文内容简介 | 第11-13页 |
| 第二章 图象目标识别系统概论 | 第13页 |
| 引言 | 第13-24页 |
| 2．1 图象目标识别系统概述 | 第13-14页 |
| 2．2 图象的采集 | 第14-16页 |
| 2．3 目标图象的噪声抑制 | 第16-20页 |
| 2．3．1 图象噪声来源及其统计模型 | 第16页 |
| 2．3．2 常见噪声消除方法分析 | 第16-20页 |
| 2．4 目标图象识别的常用方法 | 第20-24页 |
| 2．4．1 模板匹配 | 第21-22页 |
| 2．4．2 特征内容匹配 | 第22-24页 |
| 第三章 MSEA及其在模板匹配中的应用 | 第24页 |
| 引言 | 第24-33页 |
| 3．1 SEA及MSEA算法介绍 | 第25-28页 |
| 3．1．1 SEA算法介绍 | 第25-26页 |
| 3．1．2 灰度信息和的快速算法 | 第26-27页 |
| 3．1．3 多级SEA（MSEA） | 第27-28页 |
| 3．2 MSEA应用于模板匹配的算法设计 | 第28-30页 |
| 3．3 实验与结论 | 第30-33页 |
| 第四章 基于小波变换的有噪图象边缘提取及区域分割 | 第33页 |
| 引言 | 第33-46页 |
| 4．1 小波分析的基本理论 | 第33-36页 |
| 4．1．1 一维连续小波变换 | 第34-35页 |
| 4．1．2 离散小波变换 | 第35页 |
| 4．1．3 二进制小波变换 | 第35-36页 |
| 4．2 基于小波变换的边缘检测原理及算法设计 | 第36-40页 |
| 4．2．1 基于小波变换的图象边缘检测原理 | 第37-39页 |
| 4．2．2 噪声在小波变换下的特性 | 第39-40页 |
| 4．3 目标区域分割的算法设计 | 第40-43页 |
| 4．3．1 图象分割的基本概念 | 第40-41页 |
| 4．3．2 目标区域分割的算法介绍 | 第41-43页 |
| 4．4 实验及结论 | 第43-46页 |
| 第五章 不变矩在图象目标识别中的应用 | 第46页 |
| 引言 | 第46-63页 |
| 5．1 矩与不变矩 | 第46-54页 |
| 5．1．1 矩与不变矩的基本概念 | 第46-47页 |
| 5．1．2 矩特征的一般表达形式 | 第47-49页 |
| 5．1．3 代数不变矩 | 第49-51页 |
| 5．1．4 正交不变矩 | 第51-54页 |
| 5．2 几种不变矩图象识别率的比较 | 第54-58页 |
| 5．2．1 分类器的设计 | 第54-55页 |
| 5．2．2 识别率比较算法设计 | 第55-58页 |
| 5．3 不变矩目标识别算法设计及实验 | 第58-63页 |
| 5．3．1 目标识别算法整体设计 | 第58页 |
| 5．3．2 旋转与缩放尺度的计算 | 第58-59页 |
| 5．3．3 实验及结论 | 第59-63页 |
| 第六章 总结与改进 | 第63-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 发表或录用学术论文情况 | 第69-71页 |
| 附录A： Hu's不变矩 | 第71-73页 |
| 致 谢 | 第73页 |
