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采用体全息图像库的模式识别

第一章 引言第1-9页
 1.1 本课题的研究内容及意义第7-8页
 1.2 本文的结构安排第8-9页
第二章 模式识别的有关基本理论第9-14页
 2.1 模式识别技术的主要类型第9页
 2.2 模板匹配法第9-10页
 2.3 模式相似性度量第10-14页
  2.3.1 角度相似性度量第10-11页
  2.3.2 距离函数第11-14页
第三章 体全息存储技术及体全息图像库的模式识别第14-27页
 3.1 全息存储的基本概念和类型第14-15页
 3.2 体全息存储理论第15-20页
  3.2.1 体全息存储第15-16页
  3.2.2 角度选择性第16-19页
  3.2.3 光折变晶体中的布喇格偏移第19-20页
 3.3 体全息存储技术第20-23页
  3.3.1 复用技术第20-21页
  3.3.2 复用全息图的等衍射效率记录方法第21-23页
 3.4 体全息图像库模式识别的相关理论第23-27页
  3.4.1 基于全息存储器的光学相关器第23-25页
  3.4.2 联想存储器第25-27页
第四章 体全息图像库的模式识别算法的研究第27-39页
 4.1 实验系统结构描述第27-28页
 4.2 实验步骤第28页
 4.3 识别算法的研究第28-39页
  4.3.1 直接识别及其局限性第29-30页
  4.3.2 图像识别模板第30-32页
  4.3.3 偏差识别第32-33页
  4.3.4 角度相似性度量第33页
  4.3.5 曼哈顿距离度量第33-34页
  4.3.6 Camberra距离度量第34-35页
  4.3.7 欧氏距离度量第35-37页
  4.3.8 相关系数度量第37-39页
第五章 对采用多重复用技术的体全息模式识别系统的研究第39-44页
 5.1 采用纯角度复用技术的体全息模式识别系统第39-41页
  5.1.1 实验步骤第39页
  5.1.2 实验结果及其分析第39-41页
 5.2 采用分块全息存储技术的体全息模式识别系统第41-44页
  5.2.1 实验步骤第41-42页
  5.2.2 实验结果及其分析第42-44页
第六章 对体全息图像库的联想识别的研究第44-51页
 6.1 实验系统描述第44-45页
 6.2 对布喇格偏移的补偿第45页
 6.3 畸变图像的联想识别第45-47页
 6.4 部分页面的联想识别第47-51页
第七章 结论第51-53页
附录第53-57页
参考文献第57-59页
致谢第59-60页
攻读硕士期间参加的科研项目第60页
攻读硕士期间发表的论文第60页

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