基于轮廓的图像匹配技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 图清单 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·存在问题 | 第14页 |
| ·本文主要工作及创新点 | 第14-16页 |
| ·本文主要工作 | 第14-15页 |
| ·本文创新点 | 第15-16页 |
| ·本文内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基于颜色和纹理的图像分割方法研究 | 第17-35页 |
| ·彩色图像分割技术 | 第17-18页 |
| ·彩色图像分割的定义 | 第17页 |
| ·彩色图像分割研究现状 | 第17-18页 |
| ·颜色特征分割法 | 第18-24页 |
| ·近似主色成分 | 第19-20页 |
| ·色差直方图 | 第20-21页 |
| ·基于色差直方图的彩色图像分割 | 第21-24页 |
| ·纹理特征分割法 | 第24-30页 |
| ·几种纹理特征描绘子 | 第25-27页 |
| ·大津法纹理分割结果比较 | 第27-29页 |
| ·基于熵的彩色图像分割 | 第29-30页 |
| ·融合多特征的分割策略 | 第30-33页 |
| ·特征空间的建立 | 第31页 |
| ·K 均值聚类 | 第31-32页 |
| ·基于特征空间聚类的彩色图像分割 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 边缘检测与轮廓跟踪研究 | 第35-49页 |
| ·边缘检测基础 | 第35-36页 |
| ·边缘的分类 | 第35-36页 |
| ·边缘检测的基本步骤 | 第36页 |
| ·经典边缘检测方法综述 | 第36-46页 |
| ·基于灰度直方图的边缘检测 | 第37页 |
| ·一阶微分算子 | 第37-39页 |
| ·二阶微分算子 | 第39-42页 |
| ·SUSAN 边缘检测 | 第42-44页 |
| ·实验结果 | 第44-46页 |
| ·轮廓的边界跟踪 | 第46-48页 |
| ·传统的边界跟踪算法 | 第46-47页 |
| ·本文采用的边界跟踪算法 | 第47-48页 |
| ·实验结果 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于轮廓的图像匹配技术研究 | 第49-75页 |
| ·轮廓匹配概述 | 第49-50页 |
| ·轮廓匹配的意义 | 第49页 |
| ·轮廓匹配的步骤 | 第49-50页 |
| ·轮廓匹配研究现状 | 第50页 |
| ·基于曲率的轮廓匹配 | 第50-57页 |
| ·曲率概述 | 第50-52页 |
| ·构建曲率RST 不变量 | 第52-55页 |
| ·实验结果 | 第55-57页 |
| ·基于角点的轮廓匹配 | 第57-60页 |
| ·角点的提取 | 第57-58页 |
| ·角点特征描述子 | 第58-59页 |
| ·实验结果 | 第59-60页 |
| ·本文基于道格拉斯-普克的轮廓匹配算法 | 第60-73页 |
| ·道格拉斯-普克法多边形近似 | 第60-62页 |
| ·几何特征不变量的研究 | 第62-63页 |
| ·基于轮廓的图像匹配结果 | 第63-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 总结及展望 | 第75-77页 |
| ·本文的主要工作 | 第75-76页 |
| ·研究展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第82页 |
