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基于小波变换和不变矩的图像目标识别算法研究

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基于小波变换和不变矩的图像目标识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract 第5-8页
第 1 章 绪论第8-13页
  · 引言第8-10页
    · 从图象到图象工程第8-9页
    · 图像识别与图像处理及图像理解的关系第9-10页
  · 图像识别发展概况及其应用趋势第10-11页
  · 课题提出及本文内容简介第11-13页
第 2 章 图像目标识别系统概论第13-25页
  · 图像目标识别系统概述第13-14页
  · 图像的噪声抑制第14-20页
    · 图像的采集第14-16页
    · 图像噪声来源及其统计模型第16页
    · 常见噪声消除方法分析第16-20页
  · 图像分割第20-21页
    · 图像分割的基本概念第20页
    · 图像分割的常用方法第20-21页
  · 目标图像识别第21-25页
    · 目标图像识别的常用方法第21-22页
    · 图像目标匹配常用方法第22-25页
第 3 章 基于小波变换的图像去噪及区域分割第25-36页
  · 小波分析的基本理论第25-28页
    · 一维连续小波变换第26页
    · 离散小波变换第26-27页
    · 二进制小波变换第27-28页
  · 基于小波变换的边缘检测原理及算法设计第28-32页
    · 基于小波变换的图像边缘检测原理第28-30页
    · 噪声在小波变换下的特性第30-32页
  · 目标区域分割的算法介绍第32-33页
  · 实验及结论第33-36页
第4章 小波矩和神经网络在图像识别中的应用研究第36-69页
  · 矩和不变矩第37-45页
    · 几何矩第37-44页
    · Hu 矩第44-45页
  · 小波矩在目标识别中的应用第45-49页
    · 矩特征的一般表达式第46-47页
    · 小波矩的构造第47-49页
  · 神经网络识别方法第49-55页
    · 神经网络的特点、学习准则及组成第50-51页
    · BP 神经网络分类器第51-54页
    · 改进的 BP 网络学习算法第54-55页
  · 基于小波矩和神经网络在图像识别中的算法设计第55-59页
    · 特征提取与选择第56-58页
    · BP 神经网络分类器的设计第58-59页
  · 仿真实验与结果分析第59-69页
结论第69-71页
参考文献第71-74页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第74-75页
致谢第75页

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