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1. 引论1

1.1 什么是我们所指的模式识别1

1.2 研究模式识别的种种方法3

1.3 物体的结构表示法5

1.4 图片模式识别7

1.5 模式识别的前景展望8

1.6 算法书写格式的说明9

2. 曲线拟合的数学技术12

2.1 图片数据的数学表示12

2.2 曲线拟合的基本知识13

2.3 积累平方误差逼近16

2.4 Karhounen-Loeve展开及其变种18

2.5 一致逼近21

2.6 变换和空间域技术26

2.7 分段逼近和样条28

2.8 带固定结点的逼近样条31

2.9 带可变接点的分段逼近32

Ⅰ. 一般性质32

2.10 带可变接点的分段逼近35

Ⅱ. L2情况35

2.11 带可变接点的分段逼近39

Ⅲ. 简单的例子39

2.12 带可变接点分段逼近的算法42

3. 图与格子46

3.1 引言46

3.2 图论初步47

3.3 关于图的一些基本算法52

3.4 离散几何初步59

3.5 二值图的连通性和拓扑等价62

3.6 多色图片的离散几何65

4. 图片分割初步68

4.1 引言68

4.2 分割的形式定义72

4.3 用于分割的数据结构75

4.4 分割方法79

4.5 取阈值和直方图分割法82

4.6 边缘检测技术85

4.7 分割作为函数逼近92

5. 高级分割技术97

5.1 引言97

5.2 分裂和合并算法概述98

5.3 图片编辑和RAG的一些性质101

5.4 二维分裂和合并算法112

5.5 由分割矩阵和区域相邻图构造区域边界表124

5.6 三个区域相交处127

5.7 逐行扫描分析和行相邻图128

5.8 逐行扫描分析的扩充134

6. 景物分析137

6.1 引言137

6.2 景物分析作为图的匹配问题140

6.3 景物分析的局部化技术145

6.4 景物分析的滤波和松驰技术147

6.5 松驰法应用举例151

6.6 非线性松驰技术156

7. 区域边界的分析描述161

7.1 引言161

7.2 投影164

7.3 边界标量变换技术168

7.4 Fourier形状描述器的性质和应用171

7.5 空间域中曲线和边界的描述175

7.6 曲率和角的重要性178

8 区域边界和其它曲线的句法分析201

8.1 引言201

8.2 边界的句法分析202

8.2.1 正方形识别203

8.2.2 缺口识别205

8.3 局部特征检测的句法分析手段208

8.4 噪声边界的分析213

8.5 正则表达式217

8.6 一种紧凑的边界描述218

8.7 滤波和松驰匹配229

8.8 波形230

9. 用区域分析进行形状描述235

9.1 引言235

9.2 掩模和矩237

9.3 细化算法和中轴变换242

9.4 由骨架以及细线影象形成图和树250

9.5 分解为初等凸子集256

9.6 初等图262

9.7 在凹角处分解267

9.8 进一步分解和形状描述272

10.1 引言280

10. 分类、描述和句法分析280

10.2 向量的统计模式分类282

10.3 行的模式分类286

10.4 树文法288

10.5 图语言与图文法294

10.6 一阶图文法297

10.7 二阶图文法300

10.8 CFGG生成图的举例304

10.9 线性图文法(LGG)306

术语索引309

参考文献321