计算机视觉技术在社会公共服务中的应用研究--水面漂浮物智能监控系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1、绪论 | 第7-17页 |
| ·课题立题背景和研究意义 | 第7-8页 |
| ·选题背景 | 第7页 |
| ·研究目的和意义 | 第7-8页 |
| ·计算机视觉技术国内外研究进展 | 第8-13页 |
| ·计算机视觉技术及其应用 | 第13-16页 |
| ·计算机视觉技术基本概念 | 第13-14页 |
| ·计算机视觉研究的对象与方法 | 第14-15页 |
| ·计算机视觉的应用领域 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 2、图像处理常用技术回顾 | 第17-29页 |
| ·图像增强技术 | 第17-18页 |
| ·线性灰度变换 | 第17页 |
| ·直方图均衡化算法 | 第17-18页 |
| ·图像平滑技术 | 第18-20页 |
| ·线性平滑滤波 | 第19页 |
| ·非线性平滑滤波器 | 第19-20页 |
| ·背景建模 | 第20-22页 |
| ·帧差分法 | 第20-21页 |
| ·均值滤波法 | 第21页 |
| ·混合高斯背景模型 | 第21-22页 |
| ·图像分割 | 第22-25页 |
| ·灰度直方图峰谷法 | 第22-23页 |
| ·Otsu 最大方差自动阈值分割法 | 第23-24页 |
| ·最大熵自动阈值法 | 第24-25页 |
| ·图像特征提取 | 第25-27页 |
| ·颜色特征 | 第26-27页 |
| ·图像分类与识别 | 第27-28页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第28页 |
| ·基于规则的方法 | 第28页 |
| ·人工神经网络分类 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3、计算机视觉技术在水面漂浮物智能识别中的应用 | 第29-44页 |
| ·问题的提出 | 第29-30页 |
| ·漂浮物数据库的建立 | 第30页 |
| ·背景建模 | 第30-31页 |
| ·漂浮物区域分割 | 第31页 |
| ·漂浮物特征提取 | 第31-34页 |
| ·颜色矩特征 | 第32页 |
| ·改进的颜色矩特征 | 第32页 |
| ·颜色直方图特征 | 第32-34页 |
| ·基于神经网络漂浮物分类器的建立 | 第34-43页 |
| ·自组织神经网络 SOM 漂浮物分类器设计 | 第34-39页 |
| ·ART 神经网络漂浮物分类器设计 | 第39-43页 |
| ·神经网络漂浮物分类器实验总结 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4、总结与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 个人简介 | 第50页 |
