基于数字图象处理的物流信息模式识别的研究论文(PDF 75页)

1．2 课题研究内容
1．3数字图像处理概述【1,21
1．3．1 数字图像处理概念
1．3．2 数字图像处理的特点
1．3．3 数字图像处理方法
1．3．4 图像处理技术的发展现状
1．4 2 图像识别问题
1．4 模式识别的系统构成【3-5】
1．4．1 识别系统构成
1．5图像识别系统构成
1．6 本章小结
1．学习
1．引入动量项
2
2，1，2 矩技术研究的主要困难
2，每条轮廓线做上述同样的变换，
2．1 矩技术研究概述
2．2 2 2不变矩定义
2．2 规则矩及矩不变量
2．2，4．3识别实验
2．2．1 规则矩的定义
2．2．2矩不变量[1 3-1 41
2．2．3 不变矩改进算法
2．2．4应用不变矩方法对图像的识别
2．2．4．2算法程序“”删
2．3 本章小结
2．变尺度法
2．变换域法
3。1 A-r e,经网络基本理论【孙251
3．1．1 神经网络发展概况
3．1．2神经网络的主要特点
3．1．3 神经网络的学习方法
3．2 神经网络用于模式识别的结构
3．3 1 神经元的基本特性和BP网络模型【281
3．3 神经元的基本特性和BP网络模型
3．3．2 BP神经网络的算法
3．3．3 BP网络算法改进‘29l
3．4 BP神经网络识别实例
3．5 本章小结
3．变步长法
4，2．1 MATLAB语言特点介绍
4．1 字符识别技术概况
4．1，2字符识别的原理
4．1，4 当前的字符识别技术研究热点
4．1．3 常用字符识别方法
4．2 3．2图像分割和二值化
4．2 基于MATLAB软件实现字符识别
4．2．3 6字符识别
4．2．3 字符识别具体实现
4．2．3．1图像增强
4．2．3．3字符切割
4．2．3．4单个二值化字符的归一化和细化
4．2．3．5字符特征的提取与选择
4．2．4程序实现界面
4．3实验结果与分析
4．4 本章小结
5--3图像识别界面
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