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织物平整度等级的计算机视觉评估

引言第1-13页
第一章 文献综述第13-25页
   ·国外对织物平整度等级评价的研究现状第13-18页
     ·仪器法评价织物平整度第13页
     ·采用二维图像和主动立体测定技术评价织物的平整度第13-15页
     ·利用三维重建算法客观描述织物的折皱外观第15-17页
     ·织物折皱的特征提取第17-18页
     ·织物平整度等级的客观评定第18页
   ·目前国内的研究现状第18-19页
   ·本文研究内容第19-20页
 参考文献第20-25页
第二章 基于光度立体视觉和阴影恢复形状的物体三维表面形态的重建算法第25-50页
   ·光度立体视觉法第25-37页
     ·物体的表面光照模型第25-27页
     ·基于光照模型的物体三维表面形态重建算法第27-29页
     ·算法验证第29-37页
   ·阴影恢复形状算法第37-47页
     ·算法介绍第37-42页
     ·算法验证第42-47页
   ·本章小结第47-48页
 参考文献第48-50页
第三章 织物外观平整度的特征提取与选择第50-65页
   ·表征织物平整度的特征参数第51-63页
     ·对比度第51-52页
     ·功率谱密度第52-54页
     ·分形维数第54-56页
     ·表面面积第56-57页
     ·粗糙度第57-58页
     ·扭曲度第58页
     ·峰度第58-59页
     ·平均偏移量第59-60页
     ·整体折皱密度第60-61页
     ·尖锐度第61-63页
   ·本章小结第63-64页
 参考文献第64-65页
第四章 织物外观平整度主、客观评定的方法与装置第65-86页
   ·织物折皱外观光照图像的获取方法与装置第65-66页
   ·织物试样折皱外观的三维重建和特征提取第66-67页
   ·织物试样折皱外观的三维重建和特征提取第67-81页
     ·基于光度立体视觉法的织物折皱三维重建和特征提取第67-76页
     ·基于阴影恢复形状算法的织物折皱三维重建和特征提取第76-81页
   ·织物试样外观平整度等级的主观评定第81-84页
   ·本章小结第84-85页
 参考文献第85-86页
第五章 应用自组织神经网络客观评定织物外观平整度等级第86-99页
   ·kohonen自组织神经网络简介第87-88页
   ·Kohonen自组织神经网络的结构模型第88-89页
   ·Heb学习规则简介第89-91页
   ·Heb学习规则的流程第91-92页
   ·应用Kohonen自组织神经网络客观评定织物外观平整度等级第92-96页
   ·本章小结第96-97页
 参考文献第97-99页
第六章 模糊模式识别在织物外观平整度等级评定中的应用第99-113页
   ·模糊模式识别简介第99-103页
     ·模糊规则第99-100页
     ·模糊推理系统第100-101页
     ·模糊模式识别算法的三个步骤第101-102页
     ·模糊模式识别的工作流程:第102-103页
   ·基于Mamdani模糊模型的织物平整度等级评定第103-111页
     ·模板各等级去模糊化值计算第104-107页
     ·织物外观平整度等级的实际评定第107-111页
   ·本章小结第111-112页
 参考文献第112-113页
第七章 基于自适应模糊神经网络的织物外观平整度等级评定第113-127页
   ·自适应模糊神经网络(ANFIS)简介第113-115页
   ·基于减法聚类的自适应模糊神经网络第115-116页
   ·应用基于减法聚类的自适应神经网络客观评定织物试样的平整度等级第116-125页
     ·AATCC模板自适应模糊神经网络模型的确定第116-120页
     ·应用自适应模糊神经网络评定织物试样的平整度等级第120-125页
   ·本章小结第125-126页
 参考文献第126-127页
第八章 结论与展望第127-131页
   ·本文的主要贡献第127-129页
   ·本文存在的问题和需要进一步深入的研究工作:第129-131页
致谢第131-132页
作者简介第132-133页
攻博期间发表论文情况第133-134页

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