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大幅面丝网疵点的图像识别算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-16页
   ·课题来源及意义第11-12页
     ·课题来源第11页
     ·课题的背景和意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-14页
     ·图像识别技术的应用现状第12-13页
     ·图像识别方法的研究现状第13-14页
     ·OpenCV 图像处理类库第14页
   ·本文研究内容与结构安排第14-16页
     ·论文研究内容第14-15页
     ·论文结构安排第15-16页
第二章 疵点检测视觉系统的总体设计方案第16-23页
   ·疵点检测视觉系统简介第16-17页
   ·系统性能分析第17页
   ·视觉系统的硬件设计方案第17-18页
   ·视觉系统的软件设计方案第18-22页
     ·采集图像前的准备工作第18-19页
     ·采集图像第19-21页
     ·疵点检测的图像处理的整体设计方案第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第三章 丝网检测的图像预处理与分割第23-39页
   ·丝网图像的主要噪声第23页
   ·图像预处理第23-29页
     ·均值滤波第24-26页
     ·中值滤波第26-27页
     ·直方图均衡化第27-29页
   ·图像分割第29-38页
     ·基于灰度相似性的阈值分割第30-32页
     ·基于灰度跃变性的边缘检测第32-38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 丝网图像的模板匹配算法研究第39-55页
   ·图像匹配所研究的问题第39-40页
     ·图像匹配的研究内容第39-40页
     ·评价算法性能的指标第40页
   ·基于灰度相关的图像匹配(定位)算法第40-44页
     ·归一化算法(NNC)第41-42页
     ·序贯相似性检测算法(SSDA)第42-43页
     ·自适应阈值SSDA 算法第43-44页
   ·基于灰度特征的图像匹配(定位)算法第44-49页
     ·特征选取的原则第44-46页
     ·基于投影特征的图像匹配算法第46-47页
     ·基于投影特征的自适应阈值的图像匹配方法第47-49页
   ·图像匹配(定位)算法比较与分析第49-51页
   ·疵点分割第51-54页
   ·本章小结第54-55页
第五章 疵点特征提取第55-63页
   ·丝网疵点分类第55-56页
   ·特征提取的原则第56页
   ·常用的几个特征参数第56-57页
   ·丝网疵点的特征提取第57-62页
     ·常用的数学形态学方法第57-61页
     ·区域划分第61页
     ·特征分析及结果统计第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-65页
   ·全文总结第63-64页
   ·研究展望第64-65页
参考文献第65-68页
致谢第68-69页
攻读硕士学位期间的研究成果第69页

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