工业场景中操作台的模式识别算法研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第1章 绪论	第8-13页
·论文的研究背景及选题意义	第8-9页
·国内外研究现状及发展趋势	第9-11页
·模式识别的发展及研究现状	第9页
·图像处理的发展及研究现状	第9-10页
·场景识别研究的发展及研究现状	第10页
·模式识别系统概述	第10-11页
·本论文的主要工作	第11-13页
第2章 工业场景中操作台的图像预处理	第13-24页
·图像采集	第13页
·图像采集	第13页
·裁剪统一图像格式及像素	第13页
·工业场景中操作台的图像预处理方法	第13-22页
·灰度化处理	第14-16页
·中值滤波	第16-19页
·图像锐化处理--基于模糊集的图像增强方法	第19-22页
·本章小结	第22-24页
第3章 对工业场景中操作台的图像特征提取	第24-60页
·常用图像特征提取方法	第24-38页
·角点特征检测	第24-31页
·图像边缘检测	第31-38页
·图像分割简介	第38页
·工业场景中操作台的图像特征提取方法	第38-51页
·改进的 Harris 角点检测算法	第38-39页
·改进的 Canny 边缘检测算法	第39-49页
·基于 K-means 算法的图像分割	第49-51页
·工业场景中操作台的特征提取	第51-54页
·对操作台中显示器这一特征的提取	第51-54页
·工业场景中操作台的特征表示	第54-58页
·工业场景中操作台的特征数设定	第54-57页
·工业场景中操作台的特征值的求取	第57-58页
·本章小结	第58-60页
第4章 工业场景中操作台的分类器设计	第60-74页
·常用分类器简介	第60-63页
·Boosting 分类器	第60-61页
·支持向量机（SVM）分类器	第61-63页
·线性判别函数	第63-68页
·模式空间与加权空间	第65-67页
·解向量和解区	第67-68页
·工业场景中操作台的线性分类器设计	第68-72页
·本章小结	第72-74页
结论	第74-76页
参考文献	第76-80页
攻读硕士学位期间所发表的论文	第80-82页
致谢	第82页