【摘 要】
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第一章首先介绍了Neil等提出的使用分形变换进行尺度和旋转不变性目标识别的思想,接着给出了一种针对二值图像的实际识别方法,这种方法不但具有平移、尺度和旋转不变性,而且
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第一章首先介绍了Neil等<[11]>提出的使用分形变换进行尺度和旋转不变性目标识别的思想,接着给出了一种针对二值图像的实际识别方法,这种方法不但具有平移、尺度和旋转不变性,而且速度很快.第二章提出了一种能够从具有复杂背景的航空照片中识别出小目标的模式识别方法.第三章提出了一种快速结构模式识别的新方法.这种方法首先对图像进行门限化,再用数学形态学中的闭合和开启算子从所得的二值图像中提取出模式的边缘,随后对边缘进行直线逼近,最后通过对这些线段的空间关系进行分析而完成对模式的正确识别.第四章将小波分析这一新兴的数学工具与传统的基于灰度直方图的门限选择方法结合起来,提出了一种快速的二维门限方法,并对其复杂度进行了深入地研究.第五章提出了一个高可尺度化的视频编码方法的框架.此框架采用三维子带变换对图像进行分解,以实现空间分辨率可尺度化和帧频可尺度化,将各子带数据进行分层量化以实现码率和失真度可尺度化.
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