图像结构的形式化描述

论文摘要

图像识别是计算机技术发展的重要领域,目前它的应用已经渗透到了生活的许多方面。图像描述是图像识别中不可缺少的一部分。本文对图像结构描述方法进行研究,讨论和分析了传统图像结构描述方法的原理和特点,并针对传统描述方法的不足,提出一种以图像分割后的区域为基元的基于混合图的图像结构描述方法。该方法能有效地描述复杂区域间的相邻关系和包含关系,并且表现出较好的鲁棒性。为提取图像区域间的关系,提出了一种区域内外边界跟踪的方法,并给出相应的算法,同时建立了混合图的邻接表存储结构。最后在基于混合图图像结构描述的基础上,进一步讨论相邻关系和包含关系的区域合并及合并后的关系转换规则,并分析了区域合并后的的图如何重组。基于混合图的图像结构描述是图像结构的一种新的有效的描述方法,在医学图像识别、图像检索、地理信息系统,遥感图像识别等多个领域表现出一定的应用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 中文文摘
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 本文的主要工作
• 1.3 本文组织结构和章节安排
• 第2章 模式识别
• 2.1 模式识别简介
• 2.1.1 模式识别过程
• 2.1.2 模式识别系统的设计
• 2.2 统计模式识别
• 2.3 结构模式识别
• 2.3.1 结构模式识别过程
• 2.3.2 模式基元的选择与抽取
• 2.3.3 语法分析
• 2.4 模糊模式识别
• 2.4.1 最大隶属原则法
• 2.4.2 择近原则法
• 2.5 人工神经网络模式识别
• 2.6 作为图匹配的识别
• 2.6.1 图的概念
• 2.6.2 图和子图同构
• 2.6.3 图的相似度
• 2.7 小结
• 第3章 图像结构描述
• 3.1 定义
• 3.1.1 像素的邻域
• 3.1.2 像素的邻接和连通
• 3.1.3 区域和边界
• 3.1.4 基元的选取
• 3.2 字符串描述
• 3.3 树结构描述符
• 3.4 图结构描述符
• 3.4.1 区域邻接图
• 3.4.2 基于混合图的关系描述
• 3.5 小结
• 第4章 图像结构描述的算法实现
• 4.1 基元的关系提取
• 4.1.1 区域标识
• 4.1.2 基元关系提取的原理
• 4.1.3 边界跟踪
• 4.2 混合图存储结构
• 4.3 区域合并
• 4.3.1 包含关系的区域合并
• 4.3.2 相邻关系的区域合并
• 4.4 小结
• 第5章 总结
• 参考文献
• 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果
• 致谢
• 个人简历