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图像式自动聚焦系统及其测量技术的研究

摘 要第1-5页
英文摘要第5-9页
1 绪论第9-13页
 1.1 自动聚焦及其测量技术的意义第9-10页
 1.2 国内外自动聚焦的概况与现状第10-11页
 1.3 课题的提出及主要研究内容第11-12页
 1.4 论文的主要工作第12-13页
2 自动聚焦系统及其测量技术的软、硬件组成第13-16页
 2.1 硬件部分第13页
 2.2 软件系统第13-15页
  2.2.1 系统软件第13-14页
  2.2.2 自动聚焦与测量处理软件第14-15页
 2.3 自动聚焦及其测量流程图第15-16页
3 图像式自动聚焦系统原理第16-30页
 3.1 焦距评价函数的选取第16-20页
  3.1.1 焦距评价函数的特点和分类第16-17页
  3.1.2 几种典型的焦距评价函数第17-19页
  3.1.3 焦距评价函数的比较第19-20页
 3.2 自动聚焦搜索方式第20-22页
  3.2.1 自动聚焦的分类第20-21页
  3.2.2 登山式自动聚焦方式第21页
  3.2.3 基于阈值和曲线拟合的自动聚焦方式第21-22页
 3.3 曲线拟合第22-29页
  3.3.1 线性最小二乘问题第22-24页
  3.3.2 Chebyshev多项式拟合第24-29页
 3.4 小结第29-30页
4 系统误差分析及减小误差的措施第30-40页
 4.1 线性系统误差第30页
 4.2 热电子噪声第30-35页
  4.2.1 空域低通滤波第31页
  4.2.2 频域低通滤波第31-32页
  4.2.3 中值滤波第32-33页
  4.2.4 加权的中值滤波第33-34页
  4.2.5 多图像平均第34-35页
 4.3 CCD摄像机的噪声第35-36页
  4.3.1 暗电流噪声第35页
  4.3.2 CCD像元响应非均匀性第35-36页
  4.3.3 散粒噪声第36页
 4.4 镜头几何畸变校正第36-37页
 4.5 去除由均匀直线运动引起的模糊第37-39页
  4.5.1 模糊模型第37-38页
  4.5.2 图像的恢复第38-39页
 4.6 振动的影响第39页
 4.7 小结第39-40页
5 图像测量中的分割技术第40-50页
 5.1 区域分割技术第40-44页
  5.1.1 阈值化分割原理第40-41页
  5.1.2 基于最小错误率的阈值分割第41-42页
  5.1.3 基于类别可分性的类内类间距离的阈值分割第42-44页
  5.1.3 区域阈值分割小结第44页
 5.2 边界分割技术第44-47页
  5.2.1 梯度算子第45-46页
  5.2.2 拉普拉斯算子第46页
  5.2.3 Marr算子第46-47页
 5.3 形态学边缘提取第47-49页
  5.3.1 基本定义第47-48页
  5.3.2 膨胀第48页
  5.3.3 腐蚀第48-49页
 5.4 几种图像分割的比较第49-50页
6 数据处理与管理--数据库设计第50-54页
 6.1 数据库技术的发展第50-51页
 6.2 数据库系统的特点第51-52页
 6.3 数据库模型第52-53页
 6.4 数据库管理系统(DBMS)第53页
 6.5 本课题中数据库介绍第53-54页
7 实验结果与分析第54-64页
 7.1 自动聚焦系统硬件配置及测量步骤第54-56页
  7.1.1 自动聚焦系统硬件说明第54-55页
  7.1.2 自动聚焦的测量步骤第55-56页
 7.2 自动聚焦结果分析第56-59页
  7.2.1 自动聚焦前后图像的对比第56-57页
  7.2.2 Chebyshev曲线拟合的结果分析第57-59页
 7.3 工件端面跳动测量结果分析第59-64页
  7.3.1 最大类间方差法和形态学对目标图像进行边缘提取第59-60页
  7.3.2 用Marr算子对目标图像进行边缘提取第60-61页
  7.3.3 工件端面跳动测量方法第61-64页
全文总结第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-68页
附录第68页

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