基于小波变换和SVM的织物疵点检测与分类
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 织物疵点检测系统研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 织物疵点检测算法研究综述 | 第12-15页 |
| 1.3.1 空间域的织物疵点检测算法 | 第12-13页 |
| 1.3.2 基于谱方法的疵点检测算法 | 第13-14页 |
| 1.3.3 基于模型的织物疵点检测 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要工作和章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 织物疵点检测系统的设计 | 第17-22页 |
| 2.1 织物疵点自动检测系统的总体结构 | 第17-20页 |
| 2.2 织物疵点检测和分类算法的软件设计 | 第20-22页 |
| 第三章 织物图像的预处理 | 第22-30页 |
| 3.1 织物疵点的种类及形成原因 | 第22-24页 |
| 3.2 织物图像的预处理 | 第24-29页 |
| 3.2.1 消除织物图像光照不均的影响 | 第24-26页 |
| 3.2.2 织物图像的直方图均衡化 | 第26-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于小波变换的织物疵点检测 | 第30-54页 |
| 4.1 小波理论基础 | 第30-38页 |
| 4.1.1 小波变换 | 第30-32页 |
| 4.1.2 多分辨率分析 | 第32-36页 |
| 4.1.3 Mallat 算法 | 第36-38页 |
| 4.2 织物图像的小波分解 | 第38-42页 |
| 4.2.1 小波基的选取 | 第39-42页 |
| 4.3 基于 B 样条小波模极大值的织物疵点检测 | 第42-48页 |
| 4.3.1 织物的多尺度模极大值疵点检测原理 | 第42-44页 |
| 4.3.2 B 样条小波 | 第44页 |
| 4.3.3 基于插值的非极大值抑制 | 第44-46页 |
| 4.3.4 边缘阈值分析 | 第46页 |
| 4.3.5 多尺度边缘融合 | 第46-48页 |
| 4.4 基于自适应小波织物疵点检测 | 第48-53页 |
| 4.4.1 织物自适应小波基的构造 | 第48-49页 |
| 4.4.2 自适应正交小波的逼近 | 第49页 |
| 4.4.3 织物图像分解层数的确定 | 第49-50页 |
| 4.4.4 小波分解子图像融合 | 第50-51页 |
| 4.4.5 织物图像区域分割 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 织物疵点图像的特征提取 | 第54-60页 |
| 5.1 灰度共生矩阵 | 第54-56页 |
| 5.2 灰度共生矩阵统计特性 | 第56-58页 |
| 5.3 织物图像的灰度共生矩阵特征提取 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 基于 SVM 的织物疵点分类 | 第60-68页 |
| 6.1 支持向量机的二元分类算法 | 第60-65页 |
| 6.2 SVM 的多分类器设计 | 第65页 |
| 6.3 织物疵点的分类器设计 | 第65-67页 |
| 6.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第七章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 7.1 总结 | 第68-69页 |
| 7.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士论文期间发表学术论文情况 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
