| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 基于空间域的织物组织识别方法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 基于频率域的织物组织识别方法研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本课题的主要研究内容 | 第19页 |
| 1.4 本文的主要关键技术与创新点 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的章节安排 | 第20-21页 |
| 2 织物组织概念与算法研究概述 | 第21-27页 |
| 2.1 织物组织相关概念 | 第21-25页 |
| 2.1.1 织物组织结构意匠图 | 第21-23页 |
| 2.1.2 织物组织经纬组织点分布图 | 第23-24页 |
| 2.1.3 织物组织纹理 | 第24-25页 |
| 2.1.4 织物组织结构参数 | 第25页 |
| 2.2 织物组织识别算法研究概述 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 组织点分割 | 第27-49页 |
| 3.1 织物组织图像的采集与预处理 | 第27-30页 |
| 3.1.1 织物组织图像的采集 | 第27-28页 |
| 3.1.2 组织图像预处理 | 第28-30页 |
| 3.2 基于空间域的灰度值梯度积分分割方法 | 第30-34页 |
| 3.3 基于组织二值图的分割方法 | 第34-48页 |
| 3.3.1 基于聚类的组织二值图生成方法 | 第35-38页 |
| 3.3.2 基于Tamura纹理特征的二值图生成方法 | 第38-43页 |
| 3.3.3 组织二值图的分割 | 第43-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 组织点特征提取与分类 | 第49-57页 |
| 4.1 组织点宽度区分法 | 第49-52页 |
| 4.2 Gabor滤波器提取纹理法 | 第52-56页 |
| 4.2.1 低通滤波 | 第53-54页 |
| 4.2.2 Gabor滤波 | 第54-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 组织意匠图生成与校正 | 第57-61页 |
| 5.1 组织意匠图的生成 | 第57-58页 |
| 5.2 组织结意匠图的校正 | 第58-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 研究总结与展望 | 第61-64页 |
| 6.1 主要研究工作 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第67页 |