基于数字图像处理的木质板材缺陷识别DSP系统实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·我国木材的概述 | 第8-9页 |
| ·木材缺陷识别研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10页 |
| ·木材缺陷处理系统的工作原理 | 第10页 |
| ·亟待解决的问题 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第11-12页 |
| 2 数字图像与数字图像处理 | 第12-19页 |
| ·数字图像处理的定义及基本内容 | 第12-13页 |
| ·图像增强与边缘检测 | 第13-17页 |
| ·图像增强 | 第13-14页 |
| ·边缘检测 | 第14页 |
| ·拉普拉斯算子 | 第14-17页 |
| ·图像分割 | 第17-18页 |
| ·图像分割含义及发展 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 DSP技术简介 | 第19-25页 |
| ·DSP的基本结构 | 第19-22页 |
| ·DSP视频处理 | 第21页 |
| ·DSP芯片的特点 | 第21-22页 |
| ·TMS320C6201 DSP芯片介绍 | 第22-23页 |
| ·C6201主要特征 | 第22页 |
| ·中央处理器 | 第22-23页 |
| ·片内外设资源 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 4 木材缺陷图像的分割 | 第25-33页 |
| ·区域生长法 | 第25页 |
| ·缺陷图像的图像处理 | 第25-26页 |
| ·支持向量机 | 第26-32页 |
| ·SVM与LS-SVM | 第27-28页 |
| ·梯度的运算 | 第28-30页 |
| ·区域生长与支持向量机结合算法 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 5 分割图像的分类 | 第33-40页 |
| ·木材缺陷的定义 | 第33-34页 |
| ·木材缺陷的种类 | 第34-36页 |
| ·节子 | 第34页 |
| ·变色 | 第34-35页 |
| ·腐朽 | 第35页 |
| ·虫害 | 第35-36页 |
| ·BP网络分类器 | 第36-39页 |
| ·缺陷图像分类结果 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 6 DSP木材缺陷识别系统硬件平台的设计 | 第40-46页 |
| ·DSP系统平台的设计 | 第40页 |
| ·系统硬件 | 第40-45页 |
| ·图像采集部分 | 第40-41页 |
| ·图像处理部分 | 第41-42页 |
| ·采集缺陷图像 | 第42-44页 |
| ·图像处理算法在DSP上的实现 | 第44-45页 |
| ·DSP处理的结果 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
