图像相似度与物体轮廓定位方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-11页 |
| 1 图像识别的基本知识 | 第11-17页 |
| ·图像的数字化表示 | 第11-13页 |
| ·图像分辨率 | 第11页 |
| ·图像深度 | 第11-12页 |
| ·图像数据量 | 第12页 |
| ·图像数据格式 | 第12-13页 |
| ·颜色空间的分类 | 第13-15页 |
| ·RGB颜色空间 | 第13页 |
| ·HSV颜色空间 | 第13-14页 |
| ·YCrCb颜色空间 | 第14页 |
| ·颜色空间之间的转换 | 第14-15页 |
| ·论文各章节之间的安排 | 第15-17页 |
| 2 图像相似度计算方法 | 第17-26页 |
| ·背景简介 | 第17-18页 |
| ·提出的方法 | 第18-22页 |
| ·实验结果 | 第22-25页 |
| ·计算图像之间的距离 | 第22-23页 |
| ·在图像集中搜索关键图像 | 第23-24页 |
| ·算法性能验证 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 边缘图像去杂及连通性增强算法 | 第26-36页 |
| ·Canny边缘图像分析 | 第26-29页 |
| ·获取Canny边缘图像 | 第26-27页 |
| ·Canny边缘图像详细分析 | 第27-29页 |
| ·蠕虫算法 | 第29-32页 |
| ·蠕虫算法定义 | 第29页 |
| ·蠕虫算法设计 | 第29-30页 |
| ·蠕虫算法实现 | 第30-32页 |
| ·实验结果 | 第32-35页 |
| ·算法对Lena边缘图像的处理 | 第32-33页 |
| ·算法对Pear和Door边缘图像的处理 | 第33-34页 |
| ·算法对椒盐噪声的去除 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 物体轮廓定位算法 | 第36-52页 |
| ·背景介绍 | 第36-37页 |
| ·提出的快速轮廓定位算法 | 第37-47页 |
| ·算法介绍和论证 | 第37-46页 |
| ·算法实现流程图和细节补充 | 第46-47页 |
| ·一个实时手势识别系统 | 第47-51页 |
| ·自动选取候选点 | 第47-48页 |
| ·手势轮廓定位并计算Hu矩 | 第48-49页 |
| ·训练手势的Hu矩模型 | 第49-50页 |
| ·使用Mahalanobis为捕获手势分类 | 第50页 |
| ·算法实际应用 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
