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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
本篇论文共
75
页,
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。
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