基于数字图像处理的管材计数方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 管材计数常用方法及应用 | 第12-15页 |
| 1.2.1 传统计数方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 机电计数法 | 第13页 |
| 1.2.3 基于图像处理的计数方法 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 管材识别方案设计 | 第17-23页 |
| 2.1 管材识别总体框架设计 | 第17-18页 |
| 2.2 管材识别软件开发相关技术 | 第18-20页 |
| 2.2.1 C | 第18页 |
| 2.2.2 OPENCV技术 | 第18-19页 |
| 2.2.3 EMGU CV技术 | 第19-20页 |
| 2.3 管材识别软件设计与建模 | 第20-23页 |
| 第3章 图像拼接 | 第23-31页 |
| 3.1 特征提取及匹配 | 第23-26页 |
| 3.1.1 SURF算法提取特征 | 第24-26页 |
| 3.1.2 特征匹配 | 第26页 |
| 3.2 拼接图像 | 第26-28页 |
| 3.2.1 图像变换关系的确立 | 第27页 |
| 3.2.2 对图像进行透视变换完成拼接 | 第27-28页 |
| 3.3 图像融合 | 第28页 |
| 3.4 程序实现与实验结果 | 第28-31页 |
| 第4章 管材图像预处理 | 第31-45页 |
| 4.1 图像平滑去除噪声 | 第31-34页 |
| 4.1.1 图像噪声概述 | 第31-32页 |
| 4.1.2 图像平滑常用方法 | 第32-33页 |
| 4.1.3 文中所使用方法 | 第33-34页 |
| 4.2 同态滤波 | 第34-36页 |
| 4.2.1 引言 | 第34页 |
| 4.2.2 同态滤波原理 | 第34-36页 |
| 4.3 图像的二值化 | 第36-39页 |
| 4.3.1 阈值基础 | 第36-37页 |
| 4.3.2 最佳阈值选取方法 | 第37-39页 |
| 4.3.3 文中所使用方法 | 第39页 |
| 4.4 数学形态学处理图像 | 第39-41页 |
| 4.4.1 形态学图像处理概述 | 第40页 |
| 4.4.2 图像膨胀运算 | 第40-41页 |
| 4.4.3 图像闭运算 | 第41页 |
| 4.5 程序实现与实验结果分析 | 第41-45页 |
| 第5章 管材识别与计数 | 第45-59页 |
| 5.1 对区域面积进行聚类分析 | 第45-49页 |
| 5.1.1 引言 | 第45-46页 |
| 5.1.2 FCM聚类算法原理 | 第46-49页 |
| 5.1.3 运用FCM算法剔除面积较小区域 | 第49页 |
| 5.2 椭圆拟合识别管材 | 第49-55页 |
| 5.2.1 最小二乘法拟合曲线 | 第49-51页 |
| 5.2.2 最小二乘椭圆拟合获取参数 | 第51-53页 |
| 5.2.3 运用拟合椭圆的参数识别目标区域 | 第53-55页 |
| 5.3 程序实现与识别结果分析 | 第55-59页 |
| 5.3.1 算法实现 | 第55页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第55-57页 |
| 5.3.3 影响准确识别的因素总结 | 第57-59页 |
| 第6章 C | 第59-65页 |
| 6.1 引言 | 第59页 |
| 6.2 C | 第59-62页 |
| 6.2.1 任务并行库 | 第60-61页 |
| 6.2.2 并行LINQ | 第61-62页 |
| 6.3 管材识别程序并行化设计 | 第62-63页 |
| 6.4 实验结果分析 | 第63-65页 |
| 第7章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 7.1 结论 | 第65页 |
| 7.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
