复杂场景下基于阴阳离散点计算的形状检测与提取方法研究
| 摘要 | 第4-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 课题研究背景与研究意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第15-23页 |
| 1.3 离散点计算的思想来源 | 第23-27页 |
| 1.4 本文各章节内容 | 第27-29页 |
| 2 阴阳离散点采样 | 第29-46页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 阴阳离散点的视知觉基础 | 第29-32页 |
| 2.3 阴阳离散点采样模型 | 第32-34页 |
| 2.4 参数整定 | 第34-37页 |
| 2.5 本章讨论 | 第37-46页 |
| 3 阴阳离散点编组 | 第46-61页 |
| 3.1 引言 | 第46页 |
| 3.2 阴阳离散点采样图分析基础 | 第46-50页 |
| 3.3 基于中心线编组的形状提取 | 第50-54页 |
| 3.4 基于轮廓模板匹配的形状检测 | 第54-59页 |
| 3.5 本章讨论 | 第59-61页 |
| 4 阴阳离散点计算在TFDS图像中的应用 | 第61-81页 |
| 4.1 引言 | 第61-62页 |
| 4.2 TFDS图像特点和应用需求 | 第62-64页 |
| 4.3 用阴阳离散点采样模型表达TFDS图像 | 第64-66页 |
| 4.4 部件分类 | 第66-69页 |
| 4.5 车轮定位 | 第69-71页 |
| 4.6 实验结果 | 第71-80页 |
| 4.7 本章小结 | 第80-81页 |
| 5 增强阳离散点计算在航拍图像面目标检测中的应用 | 第81-95页 |
| 5.1 引言 | 第81页 |
| 5.2 增强阳离散点采样 | 第81-84页 |
| 5.3 基于增强阳离散点编组的面目标检测 | 第84-87页 |
| 5.4 面目标检测应用 | 第87-93页 |
| 5.5 本章小结 | 第93-95页 |
| 6 特征离散点计算及其在文本行分割中的应用 | 第95-106页 |
| 6.1 引言 | 第95页 |
| 6.2 特征离散点计算 | 第95-96页 |
| 6.3 基于特征离散点计算的文本行分割 | 第96-103页 |
| 6.4 实验结果 | 第103-105页 |
| 6.5 本章小结 | 第105-106页 |
| 7 全文总结与工作展望 | 第106-108页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第106页 |
| 7.2 下一步工作展望 | 第106-108页 |
| 致谢 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-120页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的主要论文 | 第120页 |
| 附录2 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系 | 第120-121页 |
| 附录3 博士生期间参与的课题研究情况 | 第121-122页 |
| 附录4 图片与表格目录 | 第122-126页 |
| 附录5 英文缩写对照表 | 第126页 |
