| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·图像分割及边缘提取 | 第9-11页 |
| ·主动轮廓模型 | 第11-12页 |
| ·基于SOM人工神经网络的轮廓提取 | 第12-13页 |
| ·研究的内容以及创新 | 第13-14页 |
| ·文章整体结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 经典图像边缘检测 | 第15-21页 |
| ·边缘检测的经典算法 | 第15-20页 |
| ·经典算法概述 | 第15-19页 |
| ·各种经典边缘检测效果比较 | 第19-20页 |
| ·相关概念浅析 | 第20-21页 |
| 第3章 SOM神经网络的改进 | 第21-34页 |
| ·SOM人工神经网络简介 | 第21-23页 |
| ·SOM网络的学习算法概述 | 第22-23页 |
| ·FN-SOM网络及其不足 | 第23-26页 |
| ·FN-SOM网络的学习算法 | 第24-26页 |
| ·FN-SOM网络的不足 | 第26页 |
| ·FN-SOM网络的改进 | 第26-34页 |
| ·改进后的FN-SOM网络的学习算法 | 第27-29页 |
| ·改进后的FN-SOM网络的仿真对比试验 | 第29-34页 |
| 第4章 基于SOM网的图像轮廓提取方法的研究与改进 | 第34-58页 |
| ·ACM模型 | 第34-38页 |
| ·ACM模型简介 | 第35页 |
| ·ACM模型的数学模型 | 第35-36页 |
| ·ACM模型的工作原理 | 第36-37页 |
| ·ACM模型的改良与发展 | 第37-38页 |
| ·利用BSOM提取轮廓的算法 | 第38-47页 |
| ·BSOM简介 | 第39-40页 |
| ·BSOM算法流程 | 第40-47页 |
| ·改进的轮廓提取算法 | 第47-58页 |
| ·针对彩色图像先分割后提取轮廓的方法 | 第47-50页 |
| ·针对BSOM自身结构的改进算法 | 第50-58页 |
| 第5章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |