拉链产品图像中分割拉链齿区域的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| Contents | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| ·研究目的和意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-21页 |
| ·拉链产品图像检测现状 | 第15页 |
| ·纹理图像分析现状 | 第15-19页 |
| ·采用粗糙集理论的图像区域分割现状 | 第19-21页 |
| ·主要研究内容及特色 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 拉链产品图像预处理 | 第22-32页 |
| ·拉链产品图像灰度化 | 第22-24页 |
| ·最大值法 | 第22页 |
| ·平均值法 | 第22-23页 |
| ·加权平均法 | 第23-24页 |
| ·拉链产品图像增强 | 第24-31页 |
| ·邻域平均法 | 第25-26页 |
| ·中值滤波法 | 第26-27页 |
| ·直方图均衡化 | 第27-30页 |
| ·直方图规定化 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 拉链产品图像的纹理特征提取 | 第32-42页 |
| ·纹理的定义和描述 | 第32页 |
| ·纹理特征分析 | 第32-38页 |
| ·空间自相关法 | 第32-33页 |
| ·傅里叶功率谱法 | 第33-34页 |
| ·灰度差分统计方法 | 第34-35页 |
| ·行程长度统计法 | 第35-36页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第36-38页 |
| ·灰度共生矩阵提取特征的实现方法 | 第38-41页 |
| ·窗口的选取 | 第38-39页 |
| ·参数的选取 | 第39-40页 |
| ·特征值的选取 | 第40页 |
| ·拉链产品纹理特征矩阵的构建 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于粗糙k-均值的拉链齿区域分割 | 第42-56页 |
| ·粗糙集理论 | 第42-46页 |
| ·知识的含义 | 第43页 |
| ·不可分辨关系与基本集 | 第43-44页 |
| ·知识的表示 | 第44页 |
| ·下近似、上近似及边界区 | 第44-46页 |
| ·图像分割 | 第46-50页 |
| ·阈值分割 | 第47-48页 |
| ·边缘提取分割法 | 第48-49页 |
| ·区域生长法 | 第49-50页 |
| ·粗糙K-均值聚类算法 | 第50-54页 |
| ·聚类法 | 第50-51页 |
| ·k-均值算法简介 | 第51-52页 |
| ·粗糙k-均值聚类算法 | 第52-54页 |
| ·采用粗糙K-均值方法实现拉链齿图像分割 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第56-65页 |
| ·灰度共生矩阵提取纹理特征 | 第56-58页 |
| ·拉链齿分割结果分析 | 第58-61页 |
| ·参数对拉链齿分割结果的影响 | 第61-64页 |
| ·邻域尺寸r对拉链齿提取结果的影响 | 第61-62页 |
| ·随机选取像素数量对拉链齿提取结果的影响 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
