电力工程图纸典型图元自动识别技术研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| 英文摘要 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·课题的研究意义 | 第13-14页 |
| ·自动矢量化关键技术的研究现状 | 第14-15页 |
| ·国内矢量化软件研究现状分析 | 第14页 |
| ·国外矢量化软件研究现状分析 | 第14-15页 |
| ·本课题的主要工作 | 第15-16页 |
| 第二章 工程图纸预处理的算法研究 | 第16-26页 |
| ·图像变换 | 第16-19页 |
| ·二维离散 Fourier变换(DFT) | 第16-17页 |
| ·离散余弦变换(DCT) | 第17页 |
| ·直方图均衡化 | 第17-18页 |
| ·小波变换 | 第18页 |
| ·实验结果 | 第18-19页 |
| ·频域滤波增强 | 第19-23页 |
| ·低通滤波增强 | 第20-21页 |
| ·高通滤波增强 | 第21-22页 |
| ·实验结果 | 第22-23页 |
| ·空间域滤波增强 | 第23-25页 |
| ·均值滤波(线性滤波) | 第23页 |
| ·中值滤波(非线性滤波) | 第23-24页 |
| ·实验结果 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 工程图纸图像分割 | 第26-42页 |
| ·图像分割综述 | 第26-27页 |
| ·分割算法分类 | 第27页 |
| ·并行边界的图像分割方法 | 第27-30页 |
| ·微分算子边缘检测 | 第27-29页 |
| ·实验结果 | 第29-30页 |
| ·串行边界分割方法 | 第30-32页 |
| ·边界跟踪 | 第31页 |
| ·曲线拟合 | 第31-32页 |
| ·并行区域的图像分割方法 | 第32-38页 |
| ·阈值法介绍 | 第32页 |
| ·阈值法的分类 | 第32-33页 |
| ·基于直方图的阈值选取方法 | 第33-36页 |
| ·自适应阈值分割方法 | 第36页 |
| ·最大类间方差阈值分割 | 第36-37页 |
| ·实验结果 | 第37-38页 |
| ·串行区域分割技术 | 第38-39页 |
| ·区域生长法 | 第38页 |
| ·分裂合并法 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39页 |
| ·图像分割算法评价 | 第39页 |
| ·图像分割的发展方向和趋势 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 第四章 图像特征描述及提取 | 第42-55页 |
| ·图像特征的描述 | 第42页 |
| ·图像特征提取 | 第42-43页 |
| ·不变矩概述 | 第43-49页 |
| ·不变矩的基本概念 | 第44-46页 |
| ·矩的物理意义 | 第46-49页 |
| ·Hu不变矩特征提取 | 第49-53页 |
| ·图像不变矩特征的修正 | 第53页 |
| ·不变矩方法的计算结果 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于人工神经网络的电气符号识别 | 第55-70页 |
| ·模式识别分类器概述 | 第55-56页 |
| ·人工神经网络原理 | 第56-60页 |
| ·人工神经元模型 | 第56-58页 |
| ·神经网络结构及工作方式 | 第58-60页 |
| ·神经网络的训练方式 | 第60页 |
| ·BP神经网络 | 第60-65页 |
| ·BP神经网络模型 | 第61页 |
| ·基本 BP算法 | 第61-63页 |
| ·BP算法存在的问题 | 第63-64页 |
| ·BP算法的改进措施 | 第64-65页 |
| ·用于电气符号分类的 BP网络设计 | 第65-68页 |
| ·训练样本库的建立 | 第65-66页 |
| ·BP神经网络设计 | 第66-67页 |
| ·两种训练算法性能比较 | 第67-68页 |
| ·测试样本库建立与网络识别性能的检验 | 第68-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第六章 软件实现 | 第70-75页 |
| ·VB的引入 | 第70页 |
| ·采用Active X自动化技术 | 第70-71页 |
| ·软件具体功能介绍 | 第71-75页 |
| ·打开需要处理的图像 | 第71页 |
| ·图像预处理模块 | 第71-72页 |
| ·图像分割模块 | 第72-73页 |
| ·训练神经网络模块 | 第73页 |
| ·特征提取模式识别模块 | 第73-75页 |
| 结束语 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 附录 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表文章 | 第81页 |
