图象轮廓处理技术的基础算法研究

第一章 绪论	第1-25页
·图象轮廓的多尺度处理技术	第15-20页
·数字曲线上的直接角点检测技术	第20-21页
·论文的主要研究成果及创新点	第21-25页
第二章 直接曲率尺度空间技术	第25-45页
·直接曲率尺度空间	第25-26页
·直接曲率尺度空间理论	第26-37页
·Γ模式	第28-29页
·END 模式	第29-34页
·STAIR 模式	第34-37页
·基于不同曲率估计方法的 DCSS 技术	第37-42页
·DCSS 角点检测算法	第42-45页
第三章 曲率尺度空间技术	第45-75页
·曲线在尺度空间中的收缩性质	第45-57页
·Γ模式曲线的收缩性质	第46-49页
·END 模式曲线的收缩性质	第49-53页
·STAIR 模式曲线的收缩性质	第53-57页
·曲率尺度空间理论	第57-75页
·Γ模式	第58-60页
·END 模式	第60-69页
·STAIR 模式	第69-75页
第四章 混合 CSS/DCSS 技术	第75-90页
·CSS 技术和 DCSS 技术的比较	第75-79页
·计算量的比较	第75-77页
·抗噪性能的比较	第77-79页
·混合 CSS/DCSS 策略	第79-80页
·混合 CSS/DCSS 角点检测算法	第80-83页
·混合 CSS/DCSS 形状描述算法	第83-90页
·CSS 及 DCSS 形状描述算法	第83-86页
·混合 CSS/DCSS 形状描述算法	第86-88页
·数值实验	第88-90页
第五章 精化数字曲线上的角点检测	第90-110页
·引言	第90-91页
·精化数字曲线	第91-94页
·精化数字曲线上的 L-曲率	第94-98页
·精化数字曲线上的角点检测	第98-105页
·增强角点检测	第105-110页
第六章 总结与展望	第110-113页
·总结	第110-111页
·展望	第111-113页
参考文献	第113-121页
致谢	第121-122页
在学期间的发表的学术论文	第122-123页
在学期间的参加的科研项目	第123页