摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 绪论 | 第9-13页 |
1.1 课题背景和研究意义 | 第9-10页 |
1.1.1 课题背景 | 第9-10页 |
1.1.2 研究意义 | 第10页 |
1.2 课题研究内容 | 第10-11页 |
1.3 研究基础 | 第11页 |
1.4 论文的组织 | 第11-13页 |
第2章 国内外研究现状 | 第13-20页 |
2.1 矩形检测的研究现状 | 第13-16页 |
2.1.1 直线检测的研究现状 | 第13-14页 |
2.1.2 矩形检测的研究现状 | 第14-16页 |
2.2 聚类算法的研究现状 | 第16-17页 |
2.3 神经网络的研究现状 | 第17-18页 |
2.4 本章小结 | 第18-20页 |
第3章 矩形检测的随机Hough变换方法 | 第20-28页 |
3.1 问题的提出和相关知识 | 第20-21页 |
3.1.1 问题的提出 | 第20页 |
3.1.2 相关知识 | 第20-21页 |
3.2 矩形检测的随机Hough变换方法 | 第21-24页 |
3.2.1 算法思想 | 第21-24页 |
3.2.2 算法步骤 | 第24页 |
3.3 实验算例 | 第24-26页 |
3.4 算法讨论与分析 | 第26-27页 |
3.5 本章小结 | 第27-28页 |
第4章 矩形检测的神经网络方法 | 第28-37页 |
4.1 问题的提出 | 第28页 |
4.2 相关知识 | 第28-31页 |
4.3 基于单层神经网络的矩形检测方法 | 第31-33页 |
4.4 基于深度学习的矩形检测方法 | 第33页 |
4.5 矩形检测的混合神经网络方法 | 第33-34页 |
4.6 实验算例 | 第34-36页 |
4.7 算法讨论与分析 | 第36页 |
4.8 本章小结 | 第36-37页 |
总结与展望 | 第37-38页 |
参考文献 | 第38-42页 |
致谢 | 第42-43页 |
附录A: 调整规则 | 第43-45页 |
附录B: 攻读硕士学位期间发表论文和参与的研究项目 | 第45页 |