基于小波变换的仿射不变性目标识别
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1．1 模式识别技术简介 | 第7-11页 |
| 1．1．1 模式和模式识别 | 第7页 |
| 1．1．2 模式识别系统 | 第7-10页 |
| 1．1．3 模式识别流程 | 第10-11页 |
| 1．2 选题依据 | 第11-12页 |
| 1．3 国内外研究现状分析 | 第12-13页 |
| 1．4 本文的工作 | 第13-14页 |
| 第二章 小波分析基本理论 | 第14-23页 |
| 2．1 小波变换 | 第14-17页 |
| 2．1．1 小波变换的定义 | 第14-15页 |
| 2．1．2 小波变换及时频局部化性质 | 第15-16页 |
| 2．1．3 小波反变换 | 第16-17页 |
| 2．2 多分辨分析与正交小波基 | 第17-19页 |
| 2．2．1 多分辨分析的定义 | 第17-18页 |
| 2．2．2 由多分辨分析导出规范正交基 | 第18-19页 |
| 2．2．3 多分辨分析和小波变换的联系 | 第19页 |
| 2．3 Mallat算法及其应用 | 第19-23页 |
| 2．3．1 Mallat分解算法 | 第20-21页 |
| 2．3．2 Mallat重构算法 | 第21-23页 |
| 第三章 物体外形参数获取的数字图像处理方法 | 第23-32页 |
| 3．1 数字图像处理简介 | 第23-24页 |
| 3．1．1 数字图像处理的定义 | 第23页 |
| 3．1．2 数字图像处理的内容和步骤 | 第23-24页 |
| 3．2 获取物体外形的图像分割方法 | 第24-29页 |
| 3．2．1 边缘检测的基本概念 | 第24-27页 |
| 3．2．1．1 边缘的概念 | 第24页 |
| 3．2．1．2 边缘检测的数学基础 | 第24-27页 |
| 3．2．2 常用的边缘检测算法及实验结果比较 | 第27-29页 |
| 3．2．2．1 常用的边缘检测算子 | 第27-28页 |
| 3．2．2．2 常用边缘检测算子实验结果比较 | 第28-29页 |
| 3．3 目标物体的边缘检测方法 | 第29-32页 |
| 3．3．1 链码 | 第29-30页 |
| 3．3．2 边界跟踪 | 第30-32页 |
| 第四章 用于目标识别的仿射不变量 | 第32-47页 |
| 4．1 目标的特征提取概述 | 第32页 |
| 4．2 目标成像模型和仿射变换 | 第32-35页 |
| 4．2．1 目标成像模型 | 第32-34页 |
| 4．2．2 中心透视的仿射近似 | 第34-35页 |
| 4．3 非均匀采样的均匀化 | 第35页 |
| 4．4 利用小波变换推导仿射不变量 | 第35-41页 |
| 4．4．1 两层的相对仿射不变量和绝对仿射不变量 | 第36-37页 |
| 4．4．2 三层的相对仿射不变量和绝对仿射不变量 | 第37-39页 |
| 4．4．3 六层的相对仿射不变量和绝对仿射不变量 | 第39-41页 |
| 4．5 利用仿射不变量对加噪后的物体进行识别 | 第41-43页 |
| 4．6 透视变换下仿射不变量的性质 | 第43-45页 |
| 4．7 仿射不变量的稳定性 | 第45-47页 |
| 第五章 目标曲线识别起始点匹配的新算法 | 第47-54页 |
| 5．1 目标曲线的小波表示 | 第47-49页 |
| 5．1．1 目标曲线坐标归一化 | 第47-48页 |
| 5．1．2 目标曲线的小波表示 | 第48-49页 |
| 5．2 起始点的匹配算法 | 第49-51页 |
| 5．2．1 模型小波矩阵的结构 | 第49页 |
| 5．2．2 两级起始点匹配算法 | 第49-50页 |
| 5．2．3 模型小波表示的多项式逼近 | 第50-51页 |
| 5．3 仿真实验 | 第51-54页 |
| 5．3．1 起始点相关性 | 第51-52页 |
| 5．3．2 起始点配准 | 第52-53页 |
| 5．3．3 结束语 | 第53-54页 |
| 第六章 结束语 | 第54-55页 |
| 6．1 本文的主要工作和结果 | 第54页 |
| 6．2 后继工作展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 在读期间发表论文情况 | 第61页 |
