轮胎表面标识区域划分方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·轮胎表面标识区域简介 | 第10-11页 |
| ·课题的研究意义 | 第11页 |
| ·课题的研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文主要内容和组织结构 | 第12-15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第12-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 特征匹配的相关算法分析 | 第15-18页 |
| ·SIFT 算法分析 | 第15-16页 |
| ·SURF 算法分析 | 第16页 |
| ·PCA—SIFT 算法分析 | 第16-17页 |
| ·三种特征提取方法的比较 | 第17-18页 |
| 第3章 轮胎表面标识区域图像的预处理 | 第18-29页 |
| ·图像的灰度化处理 | 第18-21页 |
| ·图像的平滑去噪处理 | 第21-23页 |
| ·均值滤波 | 第21页 |
| ·中值滤波 | 第21-22页 |
| ·小波变换滤波 | 第22页 |
| ·滤波方法的选定 | 第22-23页 |
| ·轮胎表面标识区域图像定位 | 第23-27页 |
| ·图像的等比例缩小 | 第24页 |
| ·图像的扫描方式 | 第24-25页 |
| ·轮胎中心定位 | 第25页 |
| ·轮胎表面内圆圆心定位和半径计算 | 第25-26页 |
| ·轮胎表面外圆圆心定位和半径计算 | 第26页 |
| ·图像的背景消除 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-29页 |
| 第4章 轮胎表面标识区域的匹配和划分 | 第29-48页 |
| ·SURF 算法中的关键步骤 | 第29-34页 |
| ·构建积分图像 | 第30页 |
| ·构建 Hessian 矩阵 | 第30-31页 |
| ·构建尺度空间 | 第31-32页 |
| ·利用非极大值抑制精确定位特征点 | 第32页 |
| ·选取特征点的主方向 | 第32-33页 |
| ·SURF 特征点描述子的构造 | 第33-34页 |
| ·建立标准区域特征库 | 第34-39页 |
| ·标准区域预处理 | 第34页 |
| ·标准区域特征库的建立 | 第34-39页 |
| ·轮胎表面标识区域的匹配与划分 | 第39-46页 |
| ·待匹配区域特征提取 | 第39页 |
| ·SURF 特征点的匹配 | 第39-41页 |
| ·误匹配点的消除 | 第41-43页 |
| ·实验结果测试 | 第43-45页 |
| ·旋转不变性测试 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第5章 轮胎表面标识区域划分系统的设计实现 | 第48-60页 |
| ·开发工具简介 | 第48-52页 |
| ·Visual C++介绍 | 第48页 |
| ·OpenCV 图像开发库 | 第48-49页 |
| ·基于 MFC 的 OpenCV 配置 | 第49-52页 |
| ·实验环境介绍 | 第52-53页 |
| ·轮胎表面标识区域图像的采集 | 第53-55页 |
| ·光源的选择 | 第53-54页 |
| ·图像采集设备的确定 | 第54-55页 |
| ·软件功能设计 | 第55-59页 |
| ·系统流程 | 第55-56页 |
| ·软件界面及功能设计 | 第56-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第6章 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 在学研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
