数字图像中目标对象几何特征逼近算法

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数字图像中目标对象几何特征逼近算法

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数字图像中目标对象几何特征逼近算法

论文目录
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

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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