| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·图像特征提取的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·图像特征提取的研究内容和现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·本课题研究内容和国内外现状 | 第10-12页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 不同边界周长逼近算法研究 | 第14-20页 |
| ·DSS(Digital Straight Segment)周长逼近算法 | 第14-15页 |
| ·MLP(Minimum Length Polygon)周长逼近算法 | 第15-16页 |
| ·GL(Gray-Level)周长逼近算法 | 第16-17页 |
| ·实验结果与分析 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 灰度级信息的目标边界精确周长估算 | 第20-32页 |
| ·像素覆盖数字化 | 第20-21页 |
| ·像素覆盖数字化的定义 | 第20-21页 |
| ·一种像素覆盖数字化方法 | 第21页 |
| ·GL算法 | 第21-24页 |
| ·基于列和之差的边界长度估计 | 第21-22页 |
| ·图像目标局部周长的计算 | 第22-24页 |
| ·基于边界跟踪的BTGL估计方法 | 第24-27页 |
| ·基于不连续边界跟踪的GL算法 | 第25-26页 |
| ·基于连续边界跟踪的GL算法 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-31页 |
| ·边界连续的目标图像的合成和实验 | 第27-31页 |
| ·边界不连续目标图像的合成和实验 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于图像粒的目标对象边界周长估算 | 第32-40页 |
| ·图像粒的介绍 | 第33-34页 |
| ·图像信息的粒化表示 | 第33页 |
| ·图像粒的简化定义 | 第33-34页 |
| ·基于图像粒的目标周长估算 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-38页 |
| ·圆形边界的目标图像的合成和实验 | 第36-37页 |
| ·抛物线边界的目标图像的实验 | 第37-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第五章 自适应图像粒的目标对象边界周长估算 | 第40-50页 |
| ·基于图像粒的边界厚度定义 | 第40-42页 |
| ·目标对象的边界厚度定义 | 第40-41页 |
| ·目标对象边界厚度计算的实用模型 | 第41-42页 |
| ·自适应图像粒的周长计算方法 | 第42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-47页 |
| ·边界连续的简单目标图像周长实验 | 第42-44页 |
| ·边界连续的复杂目标图像周长实验 | 第44-46页 |
| ·边界不连续的复杂目标图像周长实验 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-50页 |
| 主要结论与展望 | 第50-52页 |
| 主要结论 | 第50页 |
| 展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56页 |