| 中文摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 图像轮廓提取研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 轮廓描述研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 相似度度量和匹配研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要研究工作和创新点 | 第18-22页 |
| 1.3.1 本文主要内容 | 第18-20页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第20-22页 |
| 第二章 基于梯度稀疏约束的图像平滑预处理研究及其边缘检测应用 | 第22-34页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 图像强度和梯度约束平滑模型 | 第23-25页 |
| 2.3 交替变量分裂法求解模型 | 第25-29页 |
| 2.3.1 平滑模型优化 | 第25-26页 |
| 2.3.2 交替最小化求解 | 第26-29页 |
| 2.4 实验与分析 | 第29-33页 |
| 2.4.1 实验参数设置 | 第29-31页 |
| 2.4.2 平滑效果对比 | 第31-32页 |
| 2.4.3 算法在自然图像目标边缘检测中的应用 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 离散曲线演化的改进及其轮廓简化及抗噪分析 | 第34-49页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 N-DCE轮廓简化及抗噪算法 | 第35-39页 |
| 3.2.1 DCE算法基本原理 | 第35-36页 |
| 3.2.2 N-DCE算法 | 第36-39页 |
| 3.3 N-DCE在轮廓相似度匹配中的应用 | 第39-41页 |
| 3.3.1 SC相似度计算 | 第39-40页 |
| 3.3.2 动态规划匹配 | 第40-41页 |
| 3.4 仿真实验及分析 | 第41-46页 |
| 3.4.1 常用仿真数据库介绍 | 第41-44页 |
| 3.4.2 运算速度测试 | 第44页 |
| 3.4.3 算法抗噪性能测试 | 第44页 |
| 3.4.4 算法数据库检索精度测试 | 第44-46页 |
| 3.5 N-DCE在电池包尺寸检测中的应用 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于同底三角形面积描述的轮廓识别研究 | 第49-63页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 同底三角形面积轮廓描述 | 第50-53页 |
| 4.3 局部平滑抗噪 | 第53-55页 |
| 4.4 轮廓检索 | 第55-56页 |
| 4.4.1 轮廓距离计算及匹配 | 第55-56页 |
| 4.4.2 混合最小决策检索方法 | 第56页 |
| 4.5 实验与分析 | 第56-62页 |
| 4.5.1 MPEG-7 数据库检索 | 第56-59页 |
| 4.5.2 Kimia数据库测试 | 第59-60页 |
| 4.5.3 铰接变形稳定性测试 | 第60页 |
| 4.5.4 抗噪测试 | 第60-61页 |
| 4.5.5 实验参数讨论 | 第61-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 用于遮挡目标识别的弦角轮廓特征描述方法研究 | 第63-74页 |
| 5.1 引言 | 第63-64页 |
| 5.2 弦角轮廓特征表示 | 第64-68页 |
| 5.2.1 弦角描述子构造 | 第64-66页 |
| 5.2.2 弦角描述的自包含属性 | 第66-68页 |
| 5.3 部分轮廓匹配 | 第68-70页 |
| 5.3.1 基于CAR矩阵的部分轮廓匹配 | 第68-69页 |
| 5.3.2 利用积分图算法简化匹配复杂度 | 第69-70页 |
| 5.4 实验与分析 | 第70-73页 |
| 5.4.1 不完整轮廓检索测试 | 第70-71页 |
| 5.4.2 不同遮挡率下的目标识别测试 | 第71-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 基于轮廓特征的自然图像显著目标识别应用 | 第74-83页 |
| 6.1 引言 | 第74-75页 |
| 6.2 自然图像预处理及轮廓提取 | 第75-78页 |
| 6.2.1 梯度约束平滑RGB图 | 第75-76页 |
| 6.2.2 基于OTSU二值化平滑图 | 第76-77页 |
| 6.2.3 区域分割及轮廓坐标提取 | 第77-78页 |
| 6.2.4 N-DCE轮廓简化降噪 | 第78页 |
| 6.3 CBTA轮廓描述及匹配识别 | 第78-82页 |
| 6.3.1 CBTA轮廓特征描述 | 第78-79页 |
| 6.3.2 模板库检索识别结果 | 第79-82页 |
| 6.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第七章 总结与展望 | 第83-86页 |
| 7.1 工作总结 | 第83-84页 |
| 7.2 研究展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-92页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94-96页 |