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基于图理论的图像结构化描述与匹配方法研究

表目录第1-8页
图目录第8-12页
摘要第12-14页
Abstract第14-16页
第一章 绪论第16-39页
   ·引言第16-18页
   ·基于图的图像结构化描述第18-29页
     ·图像匹配中常用的图像描述方式第19-21页
     ·基于图的图像结构化描述第21-29页
   ·基于图匹配的图像匹配第29-34页
     ·结构范围的定义第31页
     ·基于结构范围的图匹配方法分类第31-34页
   ·课题研究内容及创新点第34-39页
     ·论文研究内容第34-35页
     ·主要贡献和创新点第35-37页
     ·论文结构安排第37-39页
第二章 基于最小生成树的图像结构化描述第39-50页
   ·引言第39-40页
   ·图论的基本概念第40-43页
     ·基本概念第40-41页
     ·图的结构第41-42页
     ·图匹配第42-43页
   ·基于最小生成树的图像结构化描述第43-49页
     ·最小生成树与 Rényi 熵第44-45页
     ·评价指标定义第45-47页
     ·实验分析第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第三章 基于特征点的图像结构化描述第50-83页
   ·引言第50-51页
   ·一种二进制串特征点描述符第51-66页
     ·二进制串描述符第52-58页
     ·实验分析第58-66页
   ·基于最小生成树的图像结构化描述第66-73页
     ·图像空间的描述第67-71页
     ·描述符空间的描述第71-73页
   ·基于最小生成树删减的特征点选择方法第73-82页
     ·问题描述第74-75页
     ·选取算法第75-77页
     ·实验分析第77-82页
   ·本章小结第82-83页
第四章 基于特征曲线的图像结构化描述第83-149页
   ·引言第83-86页
   ·基于非经典感受野自适应调制的轮廓边缘检测方法第86-103页
     ·相关研究第86-89页
     ·算法描述第89-97页
     ·实验分析第97-102页
     ·讨论第102-103页
   ·基于 USAN 区域的宽线检测算法第103-118页
     ·USAN 宽线检测算子第103-108页
     ·M-USAN 宽线检测算子第108-115页
     ·实验分析第115-118页
   ·M-USAN 宽线算子的快速算法第118-140页
     ·USAN 算子计算的冗余性分析第118-119页
     ·ASM-USAN 宽线检测算子第119-123页
     ·R-USAN 宽线检测算子第123-130页
     ·实验分析第130-140页
   ·基于特征曲线的图像结构化描述第140-147页
     ·特征曲线矢量化处理第141-143页
     ·基于直线段的图像结构化描述第143-144页
     ·实验分析第144-147页
   ·本章小结第147-149页
第五章 基于联合图与路径相似性的图匹配方法第149-182页
   ·引言第149-151页
   ·基于联合图与路径相似性的图匹配方法第151-158页
     ·算法描述第151-153页
     ·最短路径相似性第153-156页
     ·算法时间复杂度分析第156-158页
   ·基于图匹配的特征点匹配第158-171页
     ·基于仿射不变量的路径描述第158-160页
     ·算法流程第160-161页
     ·实验分析第161-171页
   ·基于图匹配的直线段匹配第171-181页
     ·基于直线段对关系的最短路径描述第171-174页
     ·算法流程第174-175页
     ·实验分析第175-181页
   ·本章小结第181-182页
第六章 结论与展望第182-185页
   ·本文工作总结第182-183页
   ·下一步工作第183-185页
致谢第185-186页
参考文献第186-196页
作者在学期间取得的学术成果第196-198页
附录 A 第三章部分实验结果第198-203页
附录 B 定理 4.1 的证明第203-206页
附录 C 式(4.75 )的推导过程第206-207页
附录 D 第四章部分实验结果第207-210页
附录 E 最优子序列映射方法第210-211页

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