摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-7页 |
1. 绪论 | 第7-16页 |
·课题的意义 | 第7-8页 |
·人工视觉国内外研究现状及进展 | 第8-14页 |
·人工视觉问题的提出 | 第8-10页 |
·目前用于视觉修复的方法 | 第10-12页 |
·国内外研究现状 | 第12-14页 |
·本文的结构安排 | 第14-16页 |
2. 人工视觉图像处理系统原理及设计 | 第16-32页 |
·系统方案选择 | 第16-17页 |
·系统主要硬件组成 | 第17-30页 |
·TMS320DM642 介绍 | 第17-20页 |
·ICETEK-DM642-PCI 评估板的视频功能 | 第20-25页 |
·图像传感器 | 第25-30页 |
·小结及讨论 | 第30-32页 |
3. 汉字识别的人工视觉计算机仿真实验 | 第32-39页 |
·背景介绍及实验目的 | 第32页 |
·实验方法和材料 | 第32-35页 |
·实验材料及被试 | 第32-33页 |
·实验方法 | 第33-34页 |
·汉字识别的人工视觉仿真实验设计 | 第34-35页 |
·结果分析 | 第35-37页 |
·不同像素对识别效果的影响 | 第35-36页 |
·不同字体对识别效果的影响 | 第36-37页 |
·汉字复杂都对识别效果的影响 | 第37页 |
·小结及讨论 | 第37-39页 |
4. 应用于视觉假体的图像处理策略探讨 | 第39-55页 |
·视觉假体对图像处理的限制 | 第39-40页 |
·人工视觉图像处理算法 | 第40-54页 |
·图像预处理 | 第40-46页 |
·边缘检测 | 第46-49页 |
·图像增强 | 第49-53页 |
·像素降低 | 第53-54页 |
·小结及讨论 | 第54-55页 |
5. 人工视觉算法在DM642 上的实现及优化 | 第55-70页 |
·基于DM642 的软件开发 | 第55-60页 |
·集成开发环境CCS 简介 | 第55-57页 |
·DSP/BIOS 实时操作内核 | 第57-59页 |
·系统引导程序设计 | 第59-60页 |
·人工视觉算法在DM642 的上的实现及基本流程制定 | 第60-65页 |
·人工视觉图像处理效果 | 第60-62页 |
·简单的流程制定 | 第62-64页 |
·植入猫眼获取图像及处理 | 第64-65页 |
·性能评估及代码优化 | 第65-69页 |
·编译器优化方法 | 第65-67页 |
·优化前后人工视觉算法在DM642 上的性能评估 | 第67-69页 |
·小结及讨论 | 第69-70页 |
6. 总结与展望 | 第70-72页 |
·总结 | 第70页 |
·展望 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第77-79页 |