首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于图像分析的成捆钢筋端面识别与计数方法研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状及存在问题第11-14页
        1.2.1 国内外研究现状第11-13页
        1.2.2 主要存在的问题第13-14页
    1.3 本文研究内容第14-15页
    1.4 章节组织结构第15-18页
第2章 钢筋端面图像预处理方法研究第18-42页
    2.1 基于移位运算的钢筋端面图像灰度化第18-21页
        2.1.1 基于整数移位运算的快速灰度化第18-20页
        2.1.2 快速灰度化实验结果第20-21页
    2.2 钢筋端面图像对比度增强方法对比研究第21-31页
        2.2.1 全局增强方法对比第21-27页
        2.2.2 局部增强方法第27-28页
        2.2.3 改进局部ACE方法第28-29页
        2.2.4 端面图像增强实验结果对比验证第29-31页
    2.3 钢筋端面图像滤波去噪方法研究第31-40页
        2.3.1 钢筋端面图像噪声分类和去噪必要性分析第31-33页
        2.3.2 滤波去噪方法对比第33-38页
        2.3.3 双层滤波去噪第38-39页
        2.3.4 去噪实验结果验证第39-40页
    2.4 本章小结第40-42页
第3章 钢筋端面图像的二值化处理方法研究第42-57页
    3.1 钢筋端面图像分割方法对比研究第42-48页
        3.1.1 迭代阈值法第43-44页
        3.1.2 分水岭分割法第44-45页
        3.1.3 OTSU分割法第45-47页
        3.1.4 端面图像分割效果对比研究第47-48页
    3.2 改进的OTSU分割算法第48-53页
        3.2.1 引入类内方差第48-49页
        3.2.2 调整方差权重第49-51页
        3.2.3 约束阈值搜索范围第51-53页
        3.2.4 改进的OTSU分割实验结果对比研究第53页
    3.3 钢筋端面二值图像后处理研究第53-56页
        3.3.1 钢筋端面二值图像后处理第54-55页
        3.3.2 二值图像后处理结果第55-56页
    3.4 本章小结第56-57页
第4章 成捆钢筋端面识别与计数方法研究第57-82页
    4.1 连通区域分析第57-61页
        4.1.1 二值像素关系准则第57-59页
        4.1.2 连通区域分析第59-61页
    4.2 连通区域特征提取及分类第61-66页
        4.2.1 连通区域特征提取第62-64页
        4.2.2 目标区域分类第64-66页
    4.3 识别与计数方法原理与分析第66-71页
        4.3.1 面积计数法原理与分析第66-67页
        4.3.2 基于NCC相似度的多模板匹配法第67-71页
    4.4 融合连通域多特征的分类识别计数法第71-76页
        4.4.1 基于欧式距离的分离判断第71-72页
        4.4.2 多特征融合的分类匹配识别与计数第72-76页
    4.5 实验识别与计数结果和分析第76-80页
        4.5.1 识别结果对比与分析第77-78页
        4.5.2 计数结果对比分析第78-79页
        4.5.3 多特征融合分类匹配法计数结果统计分析第79-80页
    4.6 本章小结第80-82页
第5章 总结和展望第82-84页
    5.1 研究工作总结第82-83页
    5.2 课题展望第83-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-88页
攻读硕士学位期间的研究成果第88页

论文共88页,点击 下载论文
上一篇:基于K-匿名的士兵训练数据隐私保护研究
下一篇:考虑物理属性的虚拟拆卸系统研究与开发