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基于机器视觉的纸病检测算法研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
第1章 绪论第11-15页
   ·课题研究的背景和意义第11-12页
     ·课题的研究背景第11页
     ·课题的研究意义第11-12页
   ·国内外研究现状和水平第12-13页
   ·本论文的主要内容第13-15页
第2章 基于机器视觉的纸病检测系统第15-21页
   ·机器视觉概述第15-17页
     ·机器视觉的定义及特点第15页
     ·机器视觉的构成及原理第15-16页
     ·机器视觉的应用第16-17页
   ·基于机器视觉的纸病检测系统第17-19页
   ·本章小结第19-21页
第3章 图像处理技术第21-39页
   ·图像去噪第21-29页
     ·线性滤波第21-22页
     ·中值滤波第22-23页
     ·小波变换在去噪中的应用第23-27页
     ·去噪实验结果与分析第27-29页
   ·图像分割第29-37页
     ·基于边缘的分割方法第29-32页
     ·基于区域的分割算法第32-33页
     ·基于阈值的分割算法第33-37页
   ·本章小结第37-39页
第4章 基于机器视觉的纸病检测算法第39-53页
   ·孔洞的检测第39-40页
   ·亮斑的检测第40-41页
   ·暗斑的检测第41-42页
   ·黑斑的检测第42-44页
   ·复杂纸病的检测第44-52页
     ·一元线性回归法第44-46页
     ·Randon 变换第46-49页
     ·Hough 变换第49-50页
     ·概率 Hough 变换第50-52页
   ·本章小结第52-53页
第5章 图像多尺度几何分析理论及其在纸病检测中的应用第53-65页
   ·脊波变换第53-57页
     ·脊波变换理论第53-56页
     ·脊波变换的应用及优缺点第56-57页
   ·曲线波变换(Curvelet)第57-64页
     ·第一代曲线波变换第57-58页
     ·第二代曲线波变换第58-63页
     ·Curvelet 在图像处理中的应用第63-64页
   ·本章小结第64-65页
第6章 总结与展望第65-67页
   ·总结第65页
   ·展望第65-67页
参考文献第67-70页
致谢第70-71页
在学期间主要科研成果第71页
 一、发表学术论文第71页
 二、其他科研成果第71页

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