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