超商货架商品分割与识别方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景和意义 | 第7-8页 |
| ·相关技术在国内外的应用和发展 | 第8-9页 |
| ·论文内容和组织结构 | 第9-11页 |
| ·本文主要内容 | 第9页 |
| ·本文组织结构 | 第9-11页 |
| 2 货架分层预处理 | 第11-28页 |
| ·彩色图像灰度化处理及其基本原理 | 第11-12页 |
| ·图像边缘检测 | 第12-17页 |
| ·边缘检测算法与步骤 | 第12-13页 |
| ·经典边缘检测算子的理论分析和比较 | 第13-17页 |
| ·霍夫直线检测和图像旋转 | 第17-21页 |
| ·霍夫直线检测原理 | 第18-19页 |
| ·图像旋转的基本原理 | 第19-21页 |
| ·图像二值化 | 第21-24页 |
| ·图像二值化的基本原理 | 第21页 |
| ·图像二值化的常用算法 | 第21-24页 |
| ·水平方向投影和货架分层 | 第24-28页 |
| ·分割思想 | 第24-25页 |
| ·水平方向投影直方图 | 第25-26页 |
| ·层次分割阈值选取 | 第26-28页 |
| 3 目标识别区域框定 | 第28-36页 |
| ·颜色空间 | 第28-31页 |
| ·常用颜色空间简述 | 第28-30页 |
| ·颜色空间的相互转化 | 第30-31页 |
| ·列分割线提取 | 第31-34页 |
| ·提取思路 | 第31-33页 |
| ·垂直方向投影直方图 | 第33页 |
| ·多直方图的整合和归一 | 第33-34页 |
| ·阈值设置及列分割线提取 | 第34页 |
| ·商品目标区域框定 | 第34-36页 |
| 4 商品识别与信息统计 | 第36-51页 |
| ·常用图像特征及提取与匹配方法 | 第36-38页 |
| ·本文选取特征及提取 | 第38-42页 |
| ·商品宽高比形状特征 | 第38-39页 |
| ·颜色直方图 | 第39-40页 |
| ·三维颜色特征 | 第40-41页 |
| ·参数分析 | 第41-42页 |
| ·目标分类 | 第42-47页 |
| ·常用分类器简述与对比 | 第42-44页 |
| ·支持向量机 | 第44-46页 |
| ·类别信息识别过程 | 第46-47页 |
| ·单体分割与信息统计 | 第47-51页 |
| ·单体分割过程 | 第47-49页 |
| ·信息归纳与统计 | 第49-51页 |
| 5 实验验证与分析 | 第51-59页 |
| ·支持向量机参数选择与优化 | 第51-54页 |
| ·相关参数介绍 | 第51-52页 |
| ·参数寻优方法 | 第52-53页 |
| ·本文参数选取 | 第53-54页 |
| ·同组测试图像的多条件实验分析 | 第54-57页 |
| ·准备工作 | 第54-55页 |
| ·识别时间分析 | 第55-56页 |
| ·识别率比较分析 | 第56-57页 |
| ·不同测试图像间实验结果差异分析 | 第57-59页 |
| ·识别时间分析 | 第57-58页 |
| ·识别率比较分析 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59页 |
| ·进一步工作建议 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
