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图像特征识别算法及其在聋人视觉识别中的应用研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-7页
1 绪论第11-23页
    1.1 研究的背景及意义第11-12页
    1.2 聋人视觉识别的国内外研究现状第12-16页
    1.3 聋人视觉识别的研究难点和发展方向第16-19页
    1.4 聋人视觉识别的特征第19页
    1.5 本文的研究内容和结构安排第19-21页
    1.6 本章小结第21-23页
2 基于形态学和分水岭的聋人视觉边缘提取算法第23-41页
    2.1 引言第23页
    2.2 二值形态学第23-28页
    2.3 模糊形态学第28-32页
        2.3.1 模糊子集定义第28页
        2.3.2 l水平截集第28-29页
        2.3.3 模糊形态学算法第29-30页
        2.3.4 模糊模式识别方法第30-32页
    2.4 改进的分水岭算法第32-33页
        2.4.1 分水岭算法第32页
        2.4.2 基于图像森林变换的分水岭算法第32-33页
    2.5 改进的边缘提取算法第33-39页
        2.5.1 自动识别最优阈值的方法第33-34页
        2.5.2 基于模糊形态学的边缘提取算法研究第34-36页
        2.5.3 实验结果和分析第36-39页
    2.6 本章小结第39-41页
3 双正交小波变换纹理一致测度的聋人视觉融合算法第41-59页
    3.1 引言第41页
    3.2 背景知识第41-43页
        3.2.1 图像融合第41-42页
        3.2.2 纹理一致性测度第42-43页
    3.3 小波变换第43-50页
        3.3.1 正交小波变换第44页
        3.3.2 二尺度方程第44-45页
        3.3.3 正交小波变换(Mallat塔式算法)第45-47页
        3.3.4 快速小波变换的分解与重构第47-50页
    3.4 改进的纹理一致性测度融合算法第50-54页
        3.4.1 双正交小波第50-52页
        3.4.2 双正交小波变换纹理一致测度的算法研究第52-54页
    3.5 实验结果及其分析第54-57页
        3.5.1 融合算法计算结果第55-56页
        3.5.2 融合算法性能分析第56-57页
    3.6 本章小结第57-59页
4 基于模糊神经网络的聋人视觉识别算法第59-75页
    4.1 引言第59页
    4.2 BP神经网络第59-63页
        4.2.1 BP神经网络模型第59-60页
        4.2.2 BP神经网络算法第60-63页
    4.3 模糊神经网络第63-66页
        4.3.1 模糊系统第63-65页
        4.3.2 模糊神经网络第65-66页
    4.4 模糊BP神经网络的聋人视觉识别算法研究第66-69页
        4.4.1 手语知识第66页
        4.4.2 模糊神经网络架构第66-68页
        4.4.3 实现计算步骤第68-69页
    4.5 实验结果及分析第69-73页
        4.5.1 算法实验第69-72页
        4.5.2 实验性能分析第72-73页
    4.6 本章小结第73-75页
5 复杂环境下聋人视觉表情识别第75-89页
    5.1 引言第75页
    5.2 LBP理论第75-80页
        5.2.1 LBP算子的优势第75-76页
        5.2.2 基本LBP算子第76-80页
        5.2.3 LBP中的Ahonen方法第80页
    5.3 改进LBP算法在复杂环境下的聋人视觉表情识别第80-84页
        5.3.1 ALBP算法思想第81页
        5.3.2 提取LBP特征层第81-82页
        5.3.3 光照归一化预处理第82-84页
    5.4 实验结果及性能分析第84-86页
    5.5 本章小结第86-89页
6 总结与展望第89-91页
    6.1 本文研究工作总结第89-90页
    6.2 工作展望第90-91页
致谢第91-93页
参考文献第93-101页
附录第101-102页
    A. 作者在攻读博士学位期间录用和发表论文情况第101-102页
    B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目第102页

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