計算機視覺特征檢測及應用

計算機視覺特征檢測及應用讀書筆記模板01思維導圖目錄分析讀書筆記內(nèi)容摘要作者介紹精彩摘錄目錄0305020406思維導圖檢測特征檢測方法視覺技術特征第章小結(jié)實驗方法算法檢測圖像第章特征尺寸技術邊緣本書關鍵字分析思維導圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書立足于計算機視覺特征檢測這一基礎技術問題，介紹了特征點、線和區(qū)域的檢測方法，并給出具體的檢測應用實例，旨在為相關技術人員提供特征檢測及應用方面的新研究進展，促進特征檢測技術在社會經(jīng)濟生活領域的應用和發(fā)展。本書內(nèi)容分為兩部分：特征檢測方法和特征檢測技術應用。在特征檢測方法方面，第2章介紹特征點檢測方法，第3~5章介紹特征線檢測方法，第6章介紹斑狀區(qū)域檢測方法，第7~9章介紹規(guī)則形狀（如多邊形、三角形、圓和橢圓）檢測方法。在特征檢測技術應用方面，第10~11章介紹圖像對稱性檢測技術，第12章介紹新聞圖像中字幕檢測方法，第13~14章介紹珠寶的自動定位與測量技術，第15章介紹手鐲的檢測和自動測量技術。目錄分析1.1特征點檢測方法1.3特征區(qū)域檢測方法1.2特征線檢測第1章緒論2.1基于局部方向分布的角點檢測2.2基于局部方向分布的角點定位2.3算法概述2.4實驗2.5本章小結(jié)12345第2章基于局部方向分布的角點檢測及亞像素定位3.2偽球和偽球濾波器3.1拽物線和拽物線濾波器第3章偽球濾波與邊緣檢測3.4本章小結(jié)3.3偽球的偏微分和偽球邊緣檢測算子第3章偽球濾波與邊緣檢測4.2內(nèi)積能量與圖像梯度的性能比較4.1圖像梯度與內(nèi)積能量第4章內(nèi)積能量與邊緣檢測4.4本章小結(jié)4.3基于內(nèi)積能量的邊緣檢測算子第4章內(nèi)積能量與邊緣檢測5.1均值缺席重要性的構(gòu)造5.3缺席重要性與圖像結(jié)構(gòu)的關系5.2標準差缺席重要性的構(gòu)造第5章基于缺席重要性的點線特征檢測與匹配5.5本章小結(jié)5.4基于缺席重要性的特征檢測算法第5章基于缺席重要性的點線特征檢測與匹配6.1斑狀特征建模與極值能量函數(shù)構(gòu)造6.2極值能量函數(shù)的極值特性分析6.3算法概述6.4實驗結(jié)果6.5本章小結(jié)12345第6章圖像斑狀特征位置與尺寸自動檢測方法7.1點基元提取7.2基元組合條件7.3多邊形檢測7.4基于基元表示的多邊形檢測方法總結(jié)第7章基于基元表示的多邊形檢測方法7.6本章小結(jié)7.5實驗結(jié)果第7章基于基元表示的多邊形檢測方法8.1基本概念8.2候選圖形檢測8.3形狀檢測8.4算法總結(jié)第8章基于距離分布的規(guī)則幾何圖形檢測方法8.6本章小結(jié)8.5實驗結(jié)果第8章基于距離分布的規(guī)則幾何圖形檢測方法9.1橢圓中心定位9.2橢圓檢測9.3算法總結(jié)與分析9.4實驗結(jié)果第9章基于幾何特性的橢圓檢測方法9.6本章小結(jié)9.5擴展實驗第9章基于幾何特性的橢圓檢測方法10.1圖像對稱性模型10.2基于IOMSD曲線匹配的反射對稱性檢測10.3基于IOMSD描述子的對稱性檢測實驗結(jié)果10.4基于改進MSCD的反射對稱性檢測第10章基于曲線匹配技術的圖像對稱性檢測10.6本章小結(jié)10.5基于改進MSCD的對稱性檢測實驗第10章基于曲線匹配技術的圖像對稱性檢測11.1旋轉(zhuǎn)對稱能量特征的構(gòu)造11.2旋轉(zhuǎn)對稱性檢測11.3圖像修復中的應用11.4本章小結(jié)第11章圖像的旋轉(zhuǎn)對稱性特征檢測12.1基于MFSR的新聞標題字幕定位方法12.3標題字幕文字行切分算法12.2字幕定位實驗第12章新聞標題字幕自動檢測技術12.5本章小結(jié)12.4文字行切分實驗第12章新聞標題字幕自動檢測技術13.1常用目標定位方法13.2算法流程13.3目標主軸提取13.4姿態(tài)優(yōu)化13.5尺寸優(yōu)化12345第13章珠寶圖像目標自動定位技術13.7本章小結(jié)13.6實驗第13章珠寶圖像目標自動定位技術14.1相機模型14.2相機標定14.3珠寶圖像中目標測量算法14.4實驗14.5本章小結(jié)12345第14章珠寶尺寸自動測量技術15.1手鐲邊緣提取15.2手鐲內(nèi)外徑檢測15.3手鐲尺寸大小測量15.4實驗結(jié)果15.5本章小結(jié)12345第15章手鐲尺寸自動測量技術作者介紹同名作者介紹這是《計算機視覺特征檢測及應用》的讀書筆記模板，暫無該書作者的介紹。讀書筆