| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1. 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 背景概述 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第11-13页 |
| 2. 图像采集平台的搭建及图像采集实现 | 第13-23页 |
| 2.1 嵌入式系统的基本概念 | 第13-14页 |
| 2.1.1 嵌入式系统的定义 | 第13页 |
| 2.1.2 嵌入式系统具有如下特点 | 第13页 |
| 2.1.3 嵌入式系统组成结构 | 第13-14页 |
| 2.2 系统硬件平台S3C2440 ARM920T开发板简介 | 第14页 |
| 2.3 嵌入式Linux操作系统的移植 | 第14-17页 |
| 2.3.1 交叉编译环境的建立 | 第15-16页 |
| 2.3.2 系统引导代码BootLoader | 第16页 |
| 2.3.3 Linux内核移植 | 第16-17页 |
| 2.4 图像采集 | 第17-18页 |
| 2.4.1 图像采集模块 | 第17-18页 |
| 2.4.2 软件系统 | 第18页 |
| 2.5 嵌入式实时视视频采集的设计 | 第18-22页 |
| 2.5.1 Linux环境下USB摄像头驱动的实现和加载 | 第18-19页 |
| 2.5.2 Linux环境下视频采集程序的设计 | 第19-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 3. 数字图像基础知识及几何畸变校正方法的研究 | 第23-31页 |
| 3.1 数字图像的基本知识 | 第23-24页 |
| 3.2 数字图像几何变换校正原理 | 第24-28页 |
| 3.2.1 空间变换 | 第24-26页 |
| 3.2.2 灰度级插值 | 第26-28页 |
| 3.3 本文釆用的校正方法 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4. 纸币图像的预处理和几何畸变图像的校正 | 第31-53页 |
| 4.1 图像增强 | 第31-34页 |
| 4.1.1 图像增强相关知识 | 第31-32页 |
| 4.1.2 直方图均衡化 | 第32-33页 |
| 4.1.3 直方图均衡化实验结果 | 第33-34页 |
| 4.2 畸变图像边缘检测 | 第34-41页 |
| 4.2.1 边缘检测 | 第34-36页 |
| 4.2.2 常用边缘检测方法 | 第36-37页 |
| 4.2.3 腐烛膨胀 | 第37-39页 |
| 4.2.4 本文采用的检测方法 | 第39-41页 |
| 4.3 畸变轮廓提取 | 第41-44页 |
| 4.4 畸变图像校正 | 第44-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 5. 纸币图像的识别方法的研究 | 第53-65页 |
| 5.1 模式识别的基础知识 | 第53-54页 |
| 5.2 特征提取和特征选择 | 第54-57页 |
| 5.2.1 网格特征提取 | 第54-56页 |
| 5.2.2 特征值的提取 | 第56-57页 |
| 5.3 尺寸识别法 | 第57-58页 |
| 5.4 模板匹配的识别方法简介 | 第58-63页 |
| 5.4.1 传统的模板匹配算法 | 第59-61页 |
| 5.4.2 基于灰度投影的一维匹配算法 | 第61-63页 |
| 5.5 小结 | 第63-65页 |
| 6. 结论与展望 | 第65-66页 |
| 6.1 结论 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |