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目标识别中视觉稳定性特征提取方法的研究

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目标识别中视觉稳定性特征提取方法的研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-10 页
第1章 绪论第10-16 页
  · 本论文所依托的课题第10 页
  · 引言第10-11 页
  · 选题背景及研究意义第11-12 页
  · 生物视觉认知机理第12-13 页
  · 特征提取计算理论第13-15 页
  · 本文的研究内容及章节安排第15-16 页
第2章 基于图像理解的视觉稳定性第16-20 页
  · 视觉特征对象第16-17 页
  · 图像特征第17-18 页
  · 视觉特征的稳定性第18-19 页
  · 本章小结第19-20 页
第3章 基于改进多通道 Gabor 变换的纹理特征提取第20-28 页
  · 小波变换第21-24 页
    · 小波序列展开第21-22 页
    · 连续小波变换第22 页
    · 离散小波变换第22-23 页
    · 二维离散小波变换第23-24 页
  · Gabor 滤波第24-25 页
  · 基于多通道滤波的纹理分析第25-26 页
  · 实验结果分析第26-27 页
  · 本章小结第27-28 页
第4章 基于多尺度小波熵的边缘特征提取第28-44 页
  · 多分辨率分析第29-32 页
    · 尺度函数与尺度空间第29-30 页
    · 小波函数与小波空间第30-32 页
    · Mallat 快速算法第32 页
  · 多尺度下的小波熵第32-34 页
    · 相对小波能量第33-34 页
    · 小波熵第34 页
  · 边缘检测算子及性能对比第34-40 页
    · Canny 算子第34-35 页
    · Roberts 算子第35-36 页
    · Sobel 算子第36 页
    · Prewitt 算子第36-37 页
    · LOG 算子第37-39 页
    · 几种算子性能比较第39-40 页
  · 多算子边界图像融合第40-41 页
  · 实验结果分析第41-43 页
  · 本章小结第43-44 页
第5章 基于 Zernike 不变矩的视觉特征提取第44-60 页
  · 基于矩的特征提取第44-45 页
  · 矩理论第45-47 页
    · 规则矩第45 页
    · 矩的变换第45-47 页
  · 正交矩及其性能第47-52 页
  · 基于Zernike矩的图像特征提取第52-56 页
  · 实验结果第56-58 页
  · 本章小结第58-60 页
第6章 基于模糊BP 神经网络的视觉识别第60-68 页
  · BP 神经网络第60-64 页
  · 模糊神经网络第64-65 页
  · 模糊BP 神经网络第65-66 页
  · 实验结果第66-67 页
  · 本章小结第67-68 页
总结与展望第68-70 页
参考文献第70-77 页
致谢第77-78 页
攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况说明第78-79 页

本篇论文共79页,点击这进入下载页面
 
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