基于图像梯度和曲率信息约束的目标检测与定位算法研究



基于图像梯度和曲率信息约束的目标检测与定位算法研究

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基于图像梯度和曲率信息约束的目标检测与定位算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
· 课题背景及意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-14页
· 本文主要研究内容	第14页
· 本文组织结构	第14-16页
第2章基于边缘梯度约束的多直线检测	第16-27页
· 引言	第16-17页
· HOUGH 变换	第17-19页
· Hough 变换检测直线基本原理	第17-18页
· Hough 变换检测圆的基本原理	第18-19页
· 边缘梯度角度直方图约束的多直线检测	第19-21页
· 梯度角度直方图	第19-20页
· 利用先验约束剔除干扰	第20-21页
· 实验仿真	第21-26页
· 合成图像检测	第22页
· 多目标简单背景图像多直线检测	第22-23页
· 多目标复杂背景图像多直线检测	第23-24页
· 边界图像素对照	第24页
· Hough 空间对照	第24-26页
· 本章小结	第26-27页
第3章基于曲率约束的多圆检测	第27-38页
· 引言	第27-28页
· 曲率约束的多圆检测	第28-32页
· 曲率的概念	第28-29页
· 等照度曲线曲率	第29-32页
· 曲率约束的多圆检测算法	第32页
· 实验仿真	第32-37页
· 合成图像检测	第33-34页
· 多目标简单背景图像检测	第34页
· 多目标复杂背景图像检测	第34-37页
· 本章小结	第37-38页
第4章基于梯度和曲率约束的改进 HOG 算法	第38-52页
· 引言	第38-39页
· HOG 特征原理	第39-44页
· 颜色空间及其标准化	第39-40页
· 梯度的计算	第40-41页
· 直方图统计	第41-42页
· 归一化	第42-43页
· 一种简化的 HOG 特征	第43-44页
· 梯度和曲率约束的改进 HOG 算法	第44-46页
· 图像曲率	第44页
· 曲率加权约束的 HOG 特征	第44-45页
· 曲率分布约束的 HOG 特征	第45-46页
· 梯度曲率联合约束的 HOG 特征	第46页
· 支持向量机检测模型	第46-48页
· SVM 原理	第46-47页
· 基于 SVM 的目标检测	第47-48页
· SVM 计算模型	第48页
· 实验仿真	第48-51页
· ETZH 形状数据库	第48-50页
· INRIA 马匹数据库	第50-51页
· 本章小结	第51-52页
结论	第52-54页
参考文献	第54-59页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第59-60页
致谢	第60-61页
作者简介	第61 页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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