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彩色印刷图像网点检测与识别算法的研究

1 绪论第1-18页
 1.1 印刷图像色彩检测与控制系统的现状第9-11页
 1.2 图像处理与模式识别技术概论第11-15页
  1.2.1 图像处理与模式识别技术的发展第11-13页
  1.2.2 数字图像处理与模式识别技术在印刷领域的应用第13-15页
 1.3 本课题的研究内容第15-18页
  1.3.1 问题的提出第15-17页
  1.3.2 本课题研究内容第17-18页
2 彩色印刷混色模型及DIA系统的设计思路第18-38页
 2.1 彩色印刷图像的呈色机理第18-23页
  2.1.1 网点的作用及加网基本要素第18-21页
  2.1.2 网点叠印的微观结构及影响网点质量的因素第21-23页
 2.2 彩色网点印刷混色模型第23-29页
  2.2.1 混色模型第23-27页
  2.2.2 混色模型的局限性第27-29页
 2.3 DIA系统的设计思路第29-38页
  2.3.1 彩色印品视觉效果的决定因素第29-30页
  2.3.2 色彩检测理论与方式第30-33页
  2.3.3 DIA系统的分色原理第33-35页
  2.3.4 算法模型的设计第35-38页
3 DIA系统架构与基于模糊聚类的数据获取第38-60页
 3.1 DIA系统架构第38-43页
  3.1.1 DIA系统的硬件配置第39页
  3.1.2 数码相机第39-43页
  3.1.3 DIA系统的软件环境第43页
 3.2 色彩空间的选择第43-47页
  3.2.1 色彩空间第43-44页
  3.2.2 色彩空间与彩色图像处理第44-46页
  3.2.3 DIA系统所采用的色彩空间第46-47页
 3.3 基于模糊聚类技术的数据获取第47-60页
  3.3.1 实验测试版的制作第48-49页
  3.3.2 基于模糊聚类技术的数据获取第49-60页
4 基于分而治之思想的DIA系统粗分器的构建第60-80页
 4.1 BDT粗分器的构建第60-71页
  4.1.1 分而治之思想与决策树第60-63页
  4.1.2 BDT粗分器的构建第63-71页
 4.2 CMAC粗分器的构建第71-78页
  4.2.1 CMAC简介第71-75页
  4.2.2 CMAC粗分器的设计第75-78页
 4.3 两种粗分器的理论比较第78-80页
5 DIA系统精分器的构建第80-109页
 5.1 精分器中的数据信息第80-81页
 5.2 CLC-FPP精分器第81-88页
  5.2.1 CLC-FPP精分器的设计思路第81-83页
  5.2.2 CLC算法第83-85页
  5.2.3 模糊后处理(FPP)第85-88页
 5.3 CPN-WED精分器第88-95页
  5.3.1 CPN-WED精分器的设计思路第88-89页
  5.3.2 CPN网络与联接权第89-91页
  5.3.3 LVQ算法与联接权的优化第91-93页
  5.3.4 Alopex算法与加权欧氏距离(WED)第93-95页
 5.4 NNE-IFM精分器第95-107页
  5.4.1 NNE-IFM精分器的设计思路第95-96页
  5.4.2 神经网络系(NNE)第96-102页
  5.4.3 信息融合方法(IFM)第102-107页
 5.5 三种精分器的理论比较第107-109页
6 实验结果与软件设计第109-128页
 6.1 分类器的参数设置第109-115页
  6.1.1 聚类技术和色彩空间的选择第109-112页
  6.1.2 粗分器的参数设置第112页
  6.1.3 精分器的参数设置第112-115页
 6.2 实验结果第115-121页
  6.2.1 单色网点图像的分色结果第115-117页
  6.2.2 双色网点图像的分色结果第117-118页
  6.2.3 三色网点图像的分色结果第118页
  6.2.4 四色网点图像的分色结果第118-121页
 6.3 误差分析第121-124页
 6.4 进一步的计算和处理第124-126页
  6.4.1 网点面积率的计算及验证第124-125页
  6.4.2 网点图像的后处理第125页
  6.4.3 印刷机供墨量的自动预置和调节第125-126页
 6.5 软件设计第126-128页
结束语第128-130页
致谢第130-131页
参考文献第131-140页
附录A DIA系统的算法模型流程图第140-142页
附录B DIA系统的测试版印刷样张第142-143页
附录C DIA系统实验设备及实验条件第143-145页
读研期间发表论文及获奖情况第145页

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