可视化腭皱识别技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文的工作和结构 | 第13-15页 |
| 第二章 腭皱图像的预处理 | 第15-24页 |
| 2.1 腭皱图像的采集及统一化 | 第15-17页 |
| 2.2 常用的图像平滑滤波算法 | 第17-19页 |
| 2.2.1 均值滤波器 | 第17-18页 |
| 2.2.2 高斯滤波器 | 第18-19页 |
| 2.2.3 中值滤波器 | 第19页 |
| 2.3 基于双边滤波器的平滑处理 | 第19-22页 |
| 2.4 腭皱图像平滑实验结果与分析 | 第22-24页 |
| 第三章 腭皱图像的分割算法及实现 | 第24-44页 |
| 3.1 图像分割方法综述 | 第24-25页 |
| 3.2 基于边缘的分割方法 | 第25-30页 |
| 3.3 基于阈值的分割方法 | 第30-36页 |
| 3.3.1 迭代式阈值选择分割 | 第30-31页 |
| 3.3.2 OTSU法 | 第31-34页 |
| 3.3.3 直方图双峰法 | 第34-36页 |
| 3.4 基于模糊C均值聚类的腭皱图像分割算法 | 第36-38页 |
| 3.4.1 模糊集的基本概念 | 第36页 |
| 3.4.2 FCM聚类算法 | 第36-37页 |
| 3.4.3 腭皱图像分割效果图 | 第37-38页 |
| 3.5 细化处理 | 第38-41页 |
| 3.5.1 图像细化处理算法 | 第38-41页 |
| 3.5.2 图像细化处理效果图 | 第41页 |
| 3.6 基于形态学处理填补轮廓 | 第41-44页 |
| 第四章 腭皱图像特征提取与识别方法研究 | 第44-59页 |
| 4.1 腭皱条区域填充 | 第44-46页 |
| 4.1.1 腭皱条边界跟踪 | 第44-45页 |
| 4.1.2 填充算法 | 第45-46页 |
| 4.1.3 腭皱条填充效果图 | 第46页 |
| 4.2 腭皱的特征提取 | 第46-51页 |
| 4.2.1 腭皱的条数 | 第46-47页 |
| 4.2.2 腭皱条的面积 | 第47-48页 |
| 4.2.3 腭皱条的占空比 | 第48-51页 |
| 4.3 基于决策树的腭皱识别 | 第51-57页 |
| 4.3.1 图像识别理论 | 第51-53页 |
| 4.3.2 决策树理论 | 第53-54页 |
| 4.3.3 决策树分类算法——ID3算法 | 第54-55页 |
| 4.3.4 决策树设计 | 第55-57页 |
| 4.4 腭皱识别结果与分析 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
