| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-16页 |
| ·国内外油套管接箍探测的研究现状 | 第10-13页 |
| ·国内外运动图像处理与识别的研究现状 | 第13-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 接箍图像预处理 | 第17-40页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·图像增强 | 第17-25页 |
| ·直方图均衡化 | 第18-19页 |
| ·图像平滑 | 第19-21页 |
| ·图像锐化 | 第21-25页 |
| ·接箍图像分割 | 第25-31页 |
| ·灰度阈值分割 | 第26-29页 |
| ·类间方差阈值分割 | 第29-30页 |
| ·基于区域的分割 | 第30-31页 |
| ·接箍图像边缘检测 | 第31-38页 |
| ·差分边缘检测方法 | 第32-33页 |
| ·Roberts 边缘检测算子 | 第33页 |
| ·Sobel 边缘检测算子 | 第33-34页 |
| ·Prewitt 边缘检测算子 | 第34-35页 |
| ·Kirsch 边缘检测算子 | 第35页 |
| ·Laplace 边缘检测算子 | 第35-36页 |
| ·Canny 边缘检测算子 | 第36-38页 |
| ·图像垂直校正 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 运动接箍图像检测和识别的算法研究 | 第40-56页 |
| ·运动目标检测 | 第40-44页 |
| ·相邻帧差法 | 第40-41页 |
| ·背景差分法 | 第41-42页 |
| ·光流场法 | 第42-44页 |
| ·图像识别算法的研究 | 第44-55页 |
| ·模糊识别 | 第44-46页 |
| ·基于BP 神经网络的识别 | 第46-49页 |
| ·基于线性投影分析的接箍图像识别 | 第49-53页 |
| ·基于接箍图像面积测量的接箍识别 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于Video and Image Processing Blockset 的接箍图像仿真 | 第56-60页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·接箍视频图像形态学分析 | 第56-58页 |
| ·接箍视频图像边缘检测 | 第58-59页 |
| ·运动接箍视频图像的标记 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 基于VC++的接箍图像自动识别软件实验 | 第60-65页 |
| ·接箍视频图像预处理实验 | 第61-62页 |
| ·接箍视频图像运动检测及识别实验 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70-81页 |
| 发表文章目录 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 详细摘要 | 第83-90页 |