| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景 | 第8页 |
| ·图像识别的实际应用和基本过程 | 第8-9页 |
| ·图像识别的实际应用 | 第8-9页 |
| ·图像识别的基本过程 | 第9页 |
| ·形状识别概述 | 第9-10页 |
| ·人对形状的认知过程 | 第9-10页 |
| ·机器的形状识别过程 | 第10页 |
| ·形状识别的国内外研究现状及发展趋势 | 第10-11页 |
| ·形状识别的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·形状识别的发展趋势 | 第11页 |
| ·本文的主要研究内容及创新 | 第11-13页 |
| 第二章 两种形状识别的方法 | 第13-22页 |
| ·Hough 变换 | 第13-15页 |
| ·传统的Hough 变换 | 第13-14页 |
| ·传统Hough 变换的局限性及广义Hough 算法 | 第14-15页 |
| ·链码技术 | 第15-21页 |
| ·Freeman 链码 | 第15页 |
| ·新的链码编码方式 | 第15-16页 |
| ·Freeman 直线链码识别 | 第16-18页 |
| ·平均链码 | 第18-19页 |
| ·应用Freeman 链码对圆及椭圆的识别 | 第19-20页 |
| ·链码和 | 第20-21页 |
| ·链码差 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 两种基于目标特征的图像分割方法 | 第22-29页 |
| ·图像分割的形式化定义 | 第22页 |
| ·传统基于区域灰度阈值分割方法 | 第22-23页 |
| ·局部灰度密度阈值分割方法 | 第23-25页 |
| ·消除毛刺的图像分割方法 | 第25-28页 |
| ·轮廓提取 | 第26页 |
| ·去除毛刺 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 链码技术在形状识别中的应用研究 | 第29-42页 |
| ·边界链码 | 第29-31页 |
| ·链码获取前处理步骤 | 第29-30页 |
| ·边界链码获取 | 第30-31页 |
| ·基于 Freeman 链码角点提取算法的改进 | 第31-38页 |
| ·基于Freeman 链码的角点检测方法 | 第32-33页 |
| ·基于平均链码的角点提取算法 | 第33-34页 |
| ·实验分析 | 第34-38页 |
| ·链码技术在自由曲线的直线逼近上的应用 | 第38-41页 |
| ·直线逼近方法比较 | 第38页 |
| ·自由曲线的直线逼近算法 | 第38-39页 |
| ·逼近实现结果分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于几何形状的点集聚类方法研究 | 第42-52页 |
| ·聚类分析概述 | 第42-45页 |
| ·聚类统计量 | 第42-44页 |
| ·数据挖掘中的聚类方法 | 第44-45页 |
| ·传统聚类方法存在的局限及本文中的改进 | 第45页 |
| ·特征提取及表达 | 第45-47页 |
| ·颜色特征 | 第46页 |
| ·形状特征 | 第46-47页 |
| ·特征表达 | 第47页 |
| ·点集聚类分析 | 第47-50页 |
| ·基于直线检测的聚类分析 | 第48-49页 |
| ·密度分析方法 | 第49页 |
| ·直线段拟合曲线 | 第49页 |
| ·算法描述 | 第49-50页 |
| ·实验结果 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 课题总结与展望 | 第52-53页 |
| ·课题存在的不足 | 第52页 |
| ·课题展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57页 |