| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-10页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第10-13页 |
| ·本文结构安排 | 第13-15页 |
| 2 织物起球等级评定总体方案 | 第15-23页 |
| ·图像预处理 | 第15-18页 |
| ·底纹纹理滤除 | 第15-16页 |
| ·高斯带阻滤波器 | 第16页 |
| ·高斯低通滤波器 | 第16-18页 |
| ·起球图像分割 | 第18-19页 |
| ·区域生长分割法 | 第18页 |
| ·高斯拟合阈值分割法 | 第18-19页 |
| ·起球图像识别 | 第19-22页 |
| ·识别方案设计 | 第19-20页 |
| ·小波变换 | 第20-21页 |
| ·LBP 特征图 | 第21-22页 |
| ·SVM 思想 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 织物起球等级评定实验过程 | 第23-47页 |
| ·小波特征与 LBP 特征结合方法 | 第23-36页 |
| ·样本准备 | 第23-24页 |
| ·算法流程 | 第24页 |
| ·二维离散小波变换 | 第24-26页 |
| ·局部二值模式（LBP） | 第26-27页 |
| ·起球图像变换 | 第27-29页 |
| ·小波特征提取 | 第29-30页 |
| ·LBP 特征提取 | 第30页 |
| ·支持向量机（SVM） | 第30-36页 |
| ·Gabor 和 Log-Gabor 特征提取方法 | 第36-45页 |
| ·Gabor 滤波器 | 第36-37页 |
| ·Log-Gabor 滤波器组设计 | 第37-38页 |
| ·特征提取方法介绍 | 第38-39页 |
| ·分块提取起球特征 | 第39-40页 |
| ·主成分分析（PCA） | 第40-42页 |
| ·分类结果比较 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 4 系统的硬件设计 | 第47-53页 |
| ·硬件总体结构 | 第47-48页 |
| ·自动评级系统 | 第48-49页 |
| ·智能相机 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结与展望 | 第53-57页 |
| ·本文研究总结 | 第53-54页 |
| ·本文的不足和展望 | 第54-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64页 |