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基于计算机视觉的织物疵点自动检测研究

引言第1-12页
第一章 文献综述第12-25页
   ·在时域处理图像的疵点检测方法第12-14页
   ·在频域处理图像的疵点检测方法第14-18页
     ·傅立叶分析法第14-15页
     ·小波分析法第15-18页
   ·国际上已推向市场的织物疵点检测系统第18-19页
   ·国内在基于计算机视觉技术的织物疵点自动检测方面的研究现状第19页
   ·本文的研究内容第19-20页
 参考文献第20-25页
第二章 小波分析方法简述第25-48页
   ·小波理论发展简史第25-27页
   ·傅立叶变换和STFT变换第27-28页
   ·连续小波变换第28-30页
   ·离散小波变换第30页
   ·多分辨率分析与正交小波变换第30-46页
     ·多分辨率分析第31-37页
       ·尺度函数与尺度空间第31-32页
       ·多分辨率分析概念的引入第32-33页
       ·小波函数与小波空间第33-35页
       ·正交小波变换与多分辨率分析第35-36页
       ·尺度函数和小波函数的一些重要性质第36-37页
     ·二尺度方程与多分辨率滤波器组第37-39页
       ·二尺度方程第37页
       ·滤波器组系数h(k)和g(k)的性质第37-39页
     ·正交小波变换的快速算法第39-44页
       ·一维正交小波变换的快速算法第39-42页
       ·二维正交小波变换的快速算法第42-44页
     ·正交小波基的构造第44-46页
   ·本章小结第46页
 参考文献第46-48页
第三章 织物图像的小波分解第48-59页
   ·织物图像的Mallat分解第48-51页
   ·织物图像的多尺度完全分解第51-52页
   ·用于织物图像的树形结构小波分解第52-56页
   ·织物图像的单层自适应小波分解第56-58页
   ·本章小结第58页
 参考文献第58-59页
第四章 织物自适应正交小波的构造第59-73页
   ·自适应正交小波的代价函数优化第59-60页
   ·织物自适应正交小波的分步优化第60-68页
     ·由正交条件建立设定长度的正交小波库第60-61页
     ·由逼近条件优化织物自适应正交小波基第61-68页
       ·基于渐近迭代算法的织物自适应正交小波优化第62-64页
       ·基于遗传算法的织物自适应正交小波优化第64-68页
   ·优化结果验证第68-71页
   ·本章小结第71-72页
 参考文献第72-73页
第五章 织物图像特征值提取第73-89页
   ·织物纹理的特征值第73-75页
   ·织物图像特征值提取的窗口技术第75-80页
     ·织物图像的直方图均衡化处理第75-77页
     ·织物图像分割窗口的确定第77-80页
   ·织物图像分割窗口内的特征值提取及其归一化处理第80-87页
   ·本章小结第87页
 参考文献第87-89页
第六章 织物疵点的自动检测实验第89-106页
   ·实验装置与织物试样第89-91页
   ·织物疵点自动检测流程第91页
   ·织物疵点自动检测的实验与结果分析第91-103页
     ·实验步骤第91-100页
     ·实验结果分析第100-103页
   ·织物疵点自动检测实际应用时必须考虑的几个关键技术第103-105页
   ·本章小结第105页
 参考文献第105-106页
第七章 总结与展望第106-110页
   ·本文的主要贡献第106-107页
   ·本文存在的主要问题和进一步研究方向第107-110页

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