| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题来源及研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 比色仪的发展历程 | 第13-15页 |
| 1.2.1 比色仪的起源 | 第13页 |
| 1.2.2 国内外电脑比色仪发展现状 | 第13-15页 |
| 1.3 TI DSP在图像处理领域的优势 | 第15-16页 |
| 1.4 开发平台简介 | 第16-17页 |
| 1.4.1 MATLAB软件仿真平台 | 第16-17页 |
| 1.4.2 CCS开发平台 | 第17页 |
| 1.5 本文的主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 相关技术概述 | 第19-35页 |
| 2.1 机器视觉技术基础概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 机器视觉理论 | 第19页 |
| 2.1.2 机器视觉的组成及工作原理 | 第19-21页 |
| 2.1.3 机器视觉的发展和应用 | 第21页 |
| 2.2 色彩空间基础 | 第21-23页 |
| 2.2.1 RGB色彩空间 | 第21-22页 |
| 2.2.2 HSI色彩空间 | 第22-23页 |
| 2.3 图像预处理 | 第23-26页 |
| 2.3.1 彩色图像灰度化 | 第23-24页 |
| 2.3.2 图像检测与分割 | 第24-26页 |
| 2.4 特征提取方法简介 | 第26-31页 |
| 2.4.1 一维PCA | 第27-29页 |
| 2.4.2 二维PCA | 第29-30页 |
| 2.4.3 主元个数的确定 | 第30-31页 |
| 2.5 欧几里得距离法 | 第31-32页 |
| 2.6 分类方法简介 | 第32-34页 |
| 2.6.1 K-近邻分类法 | 第32-33页 |
| 2.6.2 SVM分类法 | 第33-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 系统的总体设计 | 第35-41页 |
| 3.1 系统的需求分析 | 第35页 |
| 3.1.1 系统应用调查 | 第35页 |
| 3.1.2 系统需求分析 | 第35页 |
| 3.2 系统功能设计 | 第35-37页 |
| 3.2.1 设计目标及功能 | 第35-36页 |
| 3.2.2 系统结构设计 | 第36-37页 |
| 3.3 具体模块设计 | 第37-40页 |
| 3.3.1 图像采集模块 | 第37-38页 |
| 3.3.2 图像预处理模块 | 第38-39页 |
| 3.3.3 特征提取模块 | 第39页 |
| 3.3.4 分类模块 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 牙齿比色算法的仿真实现 | 第41-53页 |
| 4.1 图像采集模块的研究与实现 | 第41-44页 |
| 4.2 牙齿样本库的建立 | 第44页 |
| 4.3 图像预处理模块的研究与实现 | 第44-48页 |
| 4.3.1 牙齿目标图像边缘检测 | 第44-46页 |
| 4.3.2 牙齿目标图像定位 | 第46-48页 |
| 4.4 图像特征提取模块的研究与实现 | 第48-51页 |
| 4.4.1 基于PCA的牙齿图像特征提取 | 第48-49页 |
| 4.4.2 基于2DPCA的牙齿图像特征提取 | 第49-51页 |
| 4.5 分类模块的研究与实现 | 第51-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于DSP的牙齿比色算法的实现 | 第53-65页 |
| 5.1 系统硬件实现 | 第53-56页 |
| 5.1.1 系统硬件总体结构 | 第53-54页 |
| 5.1.2 系统模块划分 | 第54-56页 |
| 5.2 系统软件实现 | 第56-64页 |
| 5.2.1 基于DSP/BIOS牙齿比色系统的工程配置 | 第57-58页 |
| 5.2.2 牙齿比色算法在CCS中的实现 | 第58-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 系统测试及结果分析 | 第65-73页 |
| 6.1 MATLAB环境下算法测试 | 第65-68页 |
| 6.1.1 算法测试环境 | 第65页 |
| 6.1.2 算法测试 | 第65-68页 |
| 6.2 DSP硬件仿真测试 | 第68-71页 |
| 6.2.1 系统测试环境 | 第68-69页 |
| 6.2.2 系统测试结果 | 第69-71页 |
| 6.3 系统结果分析 | 第71-72页 |
| 6.3.1 MATLAB仿真结果分析 | 第71-72页 |
| 6.3.2 DSP硬件结果分析 | 第72页 |
| 6.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第7章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第73页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |