类圆物体计数系统的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 类圆物体计数现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 类圆物体图像分割现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 类圆物体图像预处理 | 第15-22页 |
| 2.1 RGB,YCrCb颜色空间 | 第15-17页 |
| 2.1.1 RGB | 第15-16页 |
| 2.1.2 YCrCb | 第16-17页 |
| 2.2 图像滤波 | 第17-19页 |
| 2.2.1 均值滤波 | 第17-18页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第18-19页 |
| 2.3 调整亮度 | 第19-21页 |
| 2.3.1 光照模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 降低亮度 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 类圆物体图像分割算法 | 第22-32页 |
| 3.1 基于阈值的图像分割 | 第22-27页 |
| 3.1.1 直方图双峰法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 最大熵阈值分割法 | 第23-25页 |
| 3.1.3 最大类间方差分割法及其改进 | 第25-27页 |
| 3.2 基于K-means聚类的分割 | 第27-30页 |
| 3.3 基于形态学的分割方法 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 重叠类圆物体计数 | 第32-55页 |
| 4.1 类圆图像中的K-means算法 | 第32-34页 |
| 4.2 边缘检测 | 第34-40页 |
| 4.2.1 Roberts算子 | 第35页 |
| 4.2.2 Sobel算子 | 第35-36页 |
| 4.2.3 Laplace算子 | 第36-37页 |
| 4.2.4 Canny算子 | 第37-40页 |
| 4.3 重叠区域提取 | 第40-44页 |
| 4.3.1 重叠类型 | 第41页 |
| 4.3.2 类圆区域特征提取 | 第41-44页 |
| 4.4 基于凹点分割 | 第44-48页 |
| 4.4.1 凹点搜索 | 第44-46页 |
| 4.4.2 凹点匹配 | 第46-48页 |
| 4.5 基于面积分割 | 第48-53页 |
| 4.6 图像放大 | 第53-54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 复杂场景中的类圆物体计数 | 第55-59页 |
| 5.1 去除杂物 | 第55-58页 |
| 5.2 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 类圆物体计数软件 | 第59-71页 |
| 6.1 系统构建 | 第59-60页 |
| 6.1.1 硬件设备 | 第59页 |
| 6.1.2 软件设备 | 第59-60页 |
| 6.2 计数流程 | 第60-66页 |
| 6.3 计数软件 | 第66-70页 |
| 6.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第七章 总结与展望 | 第71-74页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第71-72页 |
| 7.2 论文的创新之处 | 第72页 |
| 7.3 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附件 | 第81页 |
