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基于形态学图像技术的群体检测方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-12页
第一章 视觉检测技术概述第12-24页
   ·研究的背景、目的和意义第12-13页
   ·国内外视觉检测的现状及发展趋势第13-19页
     ·视觉检测的现状第13-15页
     ·视觉检测的发展趋势第15-16页
     ·形态学检测技术的应用第16-19页
   ·影响视觉检测应用的关键因素第19-20页
     ·检测速度第19页
     ·检测精度第19-20页
   ·本课题的提出及主要内容第20-22页
     ·问题的提出第20-21页
     ·研究思路与研究的目标第21页
     ·本文的主要工作和创新点第21-22页
   ·本章小结第22-24页
第二章 群体检测系统研究第24-56页
   ·群体检测系统的特点第24-29页
     ·使用群体检测的原因第24-25页
     ·群体检测概念提出第25-27页
     ·群体检测的技术优点第27-29页
   ·群体检测系统的硬件组成第29-46页
     ·摄像机第30-32页
     ·光学成像系统第32-35页
     ·光源系统第35-42页
     ·图像分析用计算机第42页
     ·群体检测系统的硬件选用原则(柱形微型陶瓷基材为例)第42-46页
   ·典型的图像函数平台第46-53页
     ·HALCON平台第46-47页
     ·CVB平台第47-48页
     ·XCliper平台第48-50页
     ·基于VB环境的嵌入式设计第50-53页
   ·本章小结第53-56页
第三章 群体检测图像分析研究第56-102页
   ·概述第56页
   ·图像生成模型第56-61页
     ·图像模型第56-57页
     ·数字图像文件的类型第57-58页
     ·图像文件的BMP存储格式说明第58-61页
   ·图像取样和量化第61-68页
     ·量化与取样的概念第61-63页
     ·数字图像表示第63-65页
     ·灰度级与空间分辨率第65-68页
   ·群体检测图像噪声分析及滤波处理第68-82页
     ·数字图像中的噪声第69页
     ·检测图像中噪声特点第69-70页
     ·数字图像噪声的滤波第70-79页
     ·空间域滤波和频率域滤波之间的对应关系第79-82页
   ·群体检测图像的增强第82-101页
     ·基于二阶微分的图像增强--拉普拉斯算子第83-85页
     ·基于一阶微分的图像增强--梯度法第85页
     ·空域增强第85-91页
     ·直方图修整法第91-101页
   ·图像评价体系第101页
   ·本章小结第101-102页
第四章 形态学数字图像处理第102-120页
   ·概述第102-107页
     ·形态学研究发展概况第102-104页
     ·二值形态学的基本概念第104-107页
   ·二值形态学的基本运算第107-112页
     ·腐蚀运算第107-109页
     ·膨胀运算第109-110页
     ·开运算第110-112页
     ·闭运算第112页
   ·偏微分方程在形态学中实现边缘定位的应用第112-118页
     ·概述第112-113页
     ·偏微分方程理论第113页
     ·异质扩散滤波理论第113-115页
     ·基于PDE的形态学腐蚀算子的运用第115-118页
   ·本章小结第118-120页
第五章 微型陶瓷基材的视觉测量第120-144页
   ·概述第120页
   ·检测产品要求第120-122页
   ·测量系统的组成及图像采集第122-125页
     ·检测算法说明第122-123页
     ·系统组成第123-125页
   ·图像处理过程第125-130页
   ·镜头畸变及校止第130-133页
   ·图像边缘检测第133页
   ·陶瓷基材参数计算第133页
   ·实验及数据处理第133-134页
   ·误差分析及提高测量精度的措施第134-142页
   ·本章小结第142-144页
第六章 总结第144-148页
   ·成果总结第144-145页
   ·创新点第145页
   ·今后的研究工作第145-148页
参考文献第148-154页
致谢第154-155页
攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果第155页
 发表的学术论文第155页
 参加的科研项目第155页

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