基于机器视觉的汽车轮毂形状识别算法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·机器视觉技术国外研究现状 | 第9页 |
| ·机器视觉技术国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·我国机器视觉技术研究趋势 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容、研究方法和具体工作 | 第11-13页 |
| 第2章 数字图像处理的相关技术 | 第13-19页 |
| ·数字图像 | 第13-15页 |
| ·彩色图像的灰度化 | 第15-18页 |
| ·彩色图像的基本理论 | 第15-17页 |
| ·彩色图像的灰度转换 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 轮毂图像预处理 | 第19-31页 |
| ·图像去噪 | 第19-24页 |
| ·邻域平均法 | 第19-21页 |
| ·小波包变换 | 第21-23页 |
| ·中值滤波 | 第23-24页 |
| ·图像分割 | 第24-26页 |
| ·二值形态学处理 | 第26-30页 |
| ·基本变换 | 第26-28页 |
| ·二值图像的形态学操作 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 轮毂图像特征提取 | 第31-42页 |
| ·边缘检测 | 第31-33页 |
| ·边缘算子法 | 第31页 |
| ·曲面拟合法 | 第31页 |
| ·基于二值形态学的方法 | 第31-33页 |
| ·轮廓圆特征提取 | 第33-36页 |
| ·选点拟合求解法 | 第34页 |
| ·最小二乘拟合法 | 第34-35页 |
| ·两种方法的比较 | 第35-36页 |
| ·孔洞特征提取 | 第36-39页 |
| ·轮毂中心孔洞的判断 | 第36-37页 |
| ·轮毂周边孔洞个数的提取 | 第37页 |
| ·轮毂面积比特征计算 | 第37-39页 |
| ·不变量特征 | 第39-41页 |
| ·Hu的7个二阶不变矩 | 第39-40页 |
| ·构造不变量 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 轮毂图像识别 | 第42-49页 |
| ·统计模式识别 | 第43-47页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第43页 |
| ·最近邻分类器 | 第43-45页 |
| ·投票分类器 | 第45-47页 |
| ·支持向量机分类器 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结束语 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 个人简历及在学期间的研究成果和发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 附录 | 第56-59页 |
