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基于机器视觉的实时目标检测系统研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
Content第11-14页
第一章 绪论第14-23页
   ·引言第14页
   ·计算机视觉理论及其发展第14-17页
   ·目标检测技术第17-20页
     ·目标检测技术概述第17-18页
     ·目标检测中的关键技术第18-20页
   ·优化算法应用于图像处理第20-21页
   ·论文选题的目的与意义第21-22页
   ·论文的主要研究内容第22-23页
第二章 竞选算法第23-35页
   ·引言第23-24页
   ·竞选算法的基本原理第24-25页
   ·竞选算法第25-31页
   ·竞选算法的计算流程第31-32页
   ·竞选算法的检验第32-33页
   ·小结第33-35页
第三章 竞选算法在图像处理中的应用第35-58页
   ·引言第35-36页
   ·图像处理常用技术第36-39页
     ·边缘检测技术第36页
     ·边缘检测方法第36-37页
     ·图像增强技术第37页
     ·图像增强方法第37-39页
   ·图像分割第39-43页
     ·图像分割概述第39页
     ·图像分割的方法第39-40页
     ·阈值图像分割法第40-41页
     ·Otsu方法分析第41页
     ·局部Otsu方法分析第41-43页
   ·竞选算法应用于图像分割第43-49页
     ·引言第43页
     ·竞选算法中适应值表达式第43-44页
     ·基于竞选算法的分块Otsu图像分割方法的具体步骤第44-45页
     ·实验结果分析第45-49页
     ·实验结论第49页
   ·图像匹配第49-52页
     ·图像匹配概述第49页
     ·图像匹配的一般流程及关键要素第49-51页
     ·基于相关性的模板匹配方法第51-52页
   ·竞选算法在图像模板匹配中的应用第52-57页
     ·引言第52页
     ·相似度度量函数的设计第52-53页
     ·基于竞选算法的模板匹配算法的实现步骤第53-54页
     ·实验结果分析第54-56页
     ·实验结论第56-57页
   ·结论第57-58页
第四章 基于机器视觉的实时目标检测系统第58-75页
   ·简介第58页
   ·系统实现功能第58页
   ·系统架框及工作原理第58-60页
   ·系统硬件部分第60-65页
     ·机器视觉系统的基本结构第60-61页
     ·相机第61-63页
     ·光源第63-64页
     ·镜头第64-65页
   ·系统软件部分第65-68页
     ·软件系统的开发环境第65页
     ·开发工具的选择第65-66页
     ·软件系统的实现流程第66-68页
   ·系统的工作过程第68-74页
     ·系统的工作界面第68-69页
     ·系统操作第69-73页
     ·系统操作结果显示第73-74页
   ·结论第74-75页
结论与展望第75-78页
 1 全文工作总结第75页
 2 展望第75-78页
参考文献第78-82页
学位期间发表的论文第82-84页
致谢第84页

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