摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-18页 |
1.1 课题背景及研究意义 | 第11页 |
1.2 织物起毛起球方法 | 第11-13页 |
1.2.1 马丁代尔起毛起球法 | 第12页 |
1.2.2 箱式起毛起球法 | 第12页 |
1.2.3 随机乱翻式起毛起球法 | 第12-13页 |
1.2.4 圆轨迹起毛起球法 | 第13页 |
1.3 研究现状 | 第13-16页 |
1.3.1 基于空域的织物起毛起球等级评定方法 | 第13-14页 |
1.3.2 基于频域的织物起毛起球等级评定方法 | 第14-16页 |
1.4 论文结构安排 | 第16-18页 |
第二章 小波分析在织物起毛起球图像处理中的应用 | 第18-32页 |
2.1 小波分析 | 第18-25页 |
2.1.1 小波变换原理 | 第18-20页 |
2.1.2 多分辨率分析 | 第20-21页 |
2.1.3 mallat算法介绍 | 第21-25页 |
2.2 小波分解与重构在织物图像处理中的应用 | 第25-28页 |
2.2.1 小波分析去噪处理 | 第25-27页 |
2.2.2 小波分析用于织物毛球的提取 | 第27-28页 |
2.3 小波能量分析判定织物粗糙度 | 第28-31页 |
2.3.1 小波能量分析 | 第28-29页 |
2.3.2 织物粗糙度判定 | 第29-31页 |
2.4 本章小结 | 第31-32页 |
第三章 Gabor变换在织物纹理滤除上的应用 | 第32-46页 |
3.1 Gabor变换原理 | 第32-34页 |
3.2 Gabor滤波器用于织物纹理滤除 | 第34-37页 |
3.2.1 Gabor实部滤波器 | 第34-35页 |
3.2.2 Gabor虚部滤波器 | 第35-36页 |
3.2.3 Gabor滤波器在织物纹理滤除上的应用 | 第36-37页 |
3.3 Gabor滤波器的参数选择 | 第37-43页 |
3.3.1 方向参数选择 | 第37-40页 |
3.3.2 频率参数选择 | 第40页 |
3.3.3 尺度参数的选择 | 第40-42页 |
3.3.4 Gabor滤波算法的优化 | 第42-43页 |
3.4 基于Gabor滤波的织物起毛起球图像处理 | 第43-45页 |
3.5 本章小结 | 第45-46页 |
第四章 织物起毛起球图像分割 | 第46-54页 |
4.1 图像分割方法综述 | 第46-48页 |
4.1.1 基于阈值的图像分割方法 | 第46-47页 |
4.1.2 基于边界的图像分割方法 | 第47页 |
4.1.3 基于区域的图像分割方法 | 第47页 |
4.1.4 结合特定理论的新的图像分割方法 | 第47-48页 |
4.2 织物起毛起球图像分割 | 第48-52页 |
4.2.1 迭代法 | 第48-49页 |
4.2.2 Otsu算法 | 第49-50页 |
4.2.3 最大熵值法 | 第50-52页 |
4.3 Otsu与形态学运算结合的分割法 | 第52-53页 |
4.4 本章小结 | 第53-54页 |
第五章 基于小波分析及Gabor滤波的织物起毛起球等级评定系统 | 第54-72页 |
5.1 织物起毛起球等级评定步骤 | 第54-55页 |
5.2 织物起毛起球图像采集及预处理 | 第55-62页 |
5.2.1 织物起毛起球图像采集 | 第55-56页 |
5.2.2 Hough变换原理 | 第56-58页 |
5.2.3 改进的Hough变换检测圆算法 | 第58-61页 |
5.2.4 织物起毛起球图像预处理结果与分析 | 第61-62页 |
5.3 织物起毛起球图像去噪处理 | 第62-65页 |
5.3.1 小波分析去除非纹理噪声 | 第62-63页 |
5.3.2 Gabor变换滤除织物纹理 | 第63-65页 |
5.4 织物毛球分割 | 第65-66页 |
5.5 织物毛球特征参数的选择及等级评定 | 第66-71页 |
5.5.1 织物毛球特征参数的提取 | 第66-68页 |
5.5.2 织物起毛起球特征参数的选择 | 第68-69页 |
5.5.3 织物起毛起球等级评定 | 第69-71页 |
5.6 本章小结 | 第71-72页 |
第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
6.1 结论 | 第72-73页 |
6.2 未来工作展望 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-79页 |
致谢 | 第79-80页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第80页 |