基于骨架的目标表示和识别技术研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1．1 课题的背景 | 第14-15页 |
| 1．2 目标表示和识别的方法 | 第15-17页 |
| 1．3 论文的主要工作 | 第17-18页 |
| 1．4 论文的内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 骨架的提取技术 | 第19-44页 |
| 2．1 概述 | 第19-20页 |
| 2．2 骨架的基本概念和结论 | 第20-22页 |
| 2．3 二值图像的骨架化算法 | 第22-32页 |
| 2．3．1 骨架提取的精确方法 | 第22-25页 |
| 2．3．2 骨架提取的连续方法 | 第25-28页 |
| 2．3．3 骨架提取的离散方法 | 第28-32页 |
| 2．4 灰度图像的骨架化算法 | 第32-40页 |
| 2．4．1 概念和结论 | 第33-34页 |
| 2．4．2 多尺度滤波 | 第34-35页 |
| 2．4．3 非脊点下降过程 | 第35-36页 |
| 2．4．4 局部底标记过程 | 第36-37页 |
| 2．4．5 骨架提取的结果 | 第37-40页 |
| 2．5 骨架正则化技术 | 第40-43页 |
| 2．5．1 作用于目标边界的平滑 | 第40页 |
| 2．5．2 作用于目标骨架的修剪 | 第40-43页 |
| 2．6 小结 | 第43-44页 |
| 第三章 目标骨架的结构化表示 | 第44-71页 |
| 3．1 概述 | 第44-45页 |
| 3．2 图论的基本概念 | 第45-49页 |
| 3．3 骨架结构基元的概念和检测方法 | 第49-54页 |
| 3．3．1 标准关键点基元 | 第50页 |
| 3．3．2 分支基元 | 第50-51页 |
| 3．3．3 环基元 | 第51-52页 |
| 3．3．4 脊柱基元 | 第52页 |
| 3．3．5 其它基元 | 第52-54页 |
| 3．4 基于分支基元和环基元的多尺度骨架图表示 | 第54-58页 |
| 3．4．1 图构造的噪声敏感性 | 第54-55页 |
| 3．4．2 骨架的层次分解 | 第55-56页 |
| 3．4．3 分支链编组过程 | 第56-57页 |
| 3．4．4 构造多尺度图 | 第57页 |
| 3．4．5 图的构造结果 | 第57-58页 |
| 3．5 基于脊柱基元和环基元的多尺度骨架树表示 | 第58-64页 |
| 3．5．1 脊柱基元的检测 | 第59-61页 |
| 3．5．2 树的构造过程 | 第61-62页 |
| 3．5．3 构造多尺度树 | 第62-63页 |
| 3．5．4 树的构造结果 | 第63-64页 |
| 3．6 基于结构单元的骨架图表示 | 第64-70页 |
| 3．6．1 目标的分解 | 第65-66页 |
| 3．6．2 区域的特征 | 第66-68页 |
| 3．6．3 构造属性关系图 | 第68-70页 |
| 3．7 小结 | 第70-71页 |
| 第四章 基于骨架的二维目标识别 | 第71-105页 |
| 4．1 概述 | 第71-72页 |
| 4．2 二维目标识别系统的结构 | 第72-74页 |
| 4．3 目标的索引 | 第74-80页 |
| 4．3．1 基于语义模型的索引 | 第74-76页 |
| 4．3．2 基于拓扑结构的索引 | 第76-80页 |
| 4．4 属性图的匹配技术 | 第80-86页 |
| 4．4．1 不精确图匹配 | 第81-82页 |
| 4．4．2 赋权二分图匹配 | 第82-83页 |
| 4．4．3 基本属性关系图的匹配 | 第83-85页 |
| 4．4．4 骨架之间的距离 | 第85-86页 |
| 4．5 属性树的匹配技术 | 第86-94页 |
| 4．5．1 树的相似性 | 第86-89页 |
| 4．5．2 优化方程 | 第89-91页 |
| 4．5．3 方程的求解 | 第91-92页 |
| 4．5．4 目标的匹配 | 第92-94页 |
| 4．6 与常规方法的比较 | 第94-104页 |
| 4．6．1 方法综述 | 第94-95页 |
| 4．6．2 特征提取 | 第95-99页 |
| 4．6．3 分类方法 | 第99-101页 |
| 4．6．4 算法比较 | 第101-104页 |
| 4．7 小结 | 第104-105页 |
| 第五章 基于骨架的三维目标识别 | 第105-129页 |
| 5．1 概述 | 第105-106页 |
| 5．2 三维目标的几何表示形式 | 第106-109页 |
| 5．2．1 体积表示 | 第106-107页 |
| 5．2．2 表面边界表示 | 第107页 |
| 5．2．3 广义锥表示 | 第107-108页 |
| 5．2．4 三维骨架表示 | 第108页 |
| 5．2．5 视面图表示 | 第108-109页 |
| 5．3 三维目标的二维视区模型 | 第109-114页 |
| 5．3．1 视面模型 | 第109-111页 |
| 5．3．2 视面合并的准则 | 第111-112页 |
| 5．3．3 视区的检索机制 | 第112-114页 |
| 5．4 视面的聚类合并 | 第114-124页 |
| 5．4．1 模糊 C均值聚类 | 第114-115页 |
| 5．4．2 基于合并的层次聚类 | 第115-118页 |
| 5．4．3 基于分裂一合并的层次聚类 | 第118-124页 |
| 5．5 三维目标识别实验系统 | 第124-128页 |
| 5．5．1 系统界面 | 第125页 |
| 5．5．2 目标的视区模型 | 第125-126页 |
| 5．5．3 目标的识别结果 | 第126-128页 |
| 5．6 小结 | 第128-129页 |
| 第六章 结束语 | 第129-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |
| 参考文献表 | 第132-139页 |
| 攻读博士学位期间参加和完成的科研任务 | 第139-140页 |
| 攻读博士学位期间撰写和已发表的论文 | 第140页 |
