安瓿药液可见异物检测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| Contents | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 数字图像检测跟踪研究概述 | 第14-16页 |
| 1.4 研究内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 安瓿药液可见异物检测流程与前期处理 | 第18-29页 |
| 2.1 动态视觉处理框架 | 第18-19页 |
| 2.2 安瓿药液可见异物检测干扰源分析 | 第19-21页 |
| 2.3 安瓿药液可见异物检测流程设计 | 第21-22页 |
| 2.4 安瓿药液图像前期处理 | 第22-28页 |
| 2.4.1 图像噪声处理 | 第22-25页 |
| 2.4.2 有效检测区域定位 | 第25-27页 |
| 2.4.3 仿真结果与分析 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 安瓿药液可见异物运动目标检测 | 第29-47页 |
| 3.1 运动目标检测方法概述 | 第29-35页 |
| 3.1.1 基于像素差分的检测方法 | 第29-33页 |
| 3.1.2 基于光流计算的检测方法 | 第33-34页 |
| 3.1.3 运动目标检测方法比较 | 第34-35页 |
| 3.2 结合自适应阈值与帧差法的异物目标提取 | 第35-43页 |
| 3.2.1 帧间差分法算法分析 | 第35-37页 |
| 3.2.2 基于最大类间方差法的全局阈值分割 | 第37-39页 |
| 3.2.3 基于积分图的局部阈值分割 | 第39-41页 |
| 3.2.4 仿真结果与分析 | 第41-43页 |
| 3.3 安瓿药液运动目标连通区域分析 | 第43-46页 |
| 3.3.1 形态学处理 | 第43-45页 |
| 3.3.2 连通区域分析 | 第45页 |
| 3.3.3 仿真结果与分析 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 安瓿药液可见异物的多目标跟踪 | 第47-58页 |
| 4.1 多目标跟踪概述 | 第47-49页 |
| 4.1.1 多目标跟踪基本理论 | 第47-48页 |
| 4.1.2 多目标跟踪实现流程 | 第48-49页 |
| 4.2 安瓿药液异物目标匹配描述 | 第49-51页 |
| 4.2.1 运动目标特征分析 | 第49-50页 |
| 4.2.2 安瓿药液异物目标特征提取 | 第50-51页 |
| 4.3 目标运动模型建立 | 第51-52页 |
| 4.4 基于最近邻数据关联法的安瓿异物目标跟踪 | 第52-57页 |
| 4.4.1 最邻近数据关联法 | 第53页 |
| 4.4.2 结合运动状态预测的数据关联 | 第53-54页 |
| 4.4.3 安瓿异物目标跟踪算法实现 | 第54-56页 |
| 4.4.4 仿真结果与分析 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
