电能表数字图像识别技术研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-18页 |
| ·研究背景及其意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·目前存在的问题与不足 | 第11-12页 |
| ·数字图像识别技术的发展和应用 | 第12-15页 |
| ·数字图像识别技术的发展 | 第12-13页 |
| ·数字图像识别技术的应用 | 第13-15页 |
| ·本文的研究目标与步骤 | 第15-16页 |
| ·研究目标和内容 | 第15-16页 |
| ·研究步骤 | 第16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 图像识别技术原理及系统流程设计 | 第18-23页 |
| ·图像识别技术原理 | 第18-20页 |
| ·图像处理 | 第19页 |
| ·图像分析 | 第19页 |
| ·图像理解 | 第19-20页 |
| ·电能表图像自动识别系统的设计模式 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 数字图像的采集 | 第23-29页 |
| ·图像数字化技术原理 | 第23-26页 |
| ·采样 | 第24-25页 |
| ·量化 | 第25-26页 |
| ·采样与量化参数的选择 | 第26页 |
| ·电能表数字图像采集系统的实现 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第四章 数字图像的预处理 | 第29-44页 |
| ·彩色图像灰度处理 | 第29-30页 |
| ·图像增强 | 第30-35页 |
| ·二值化处理 | 第35-38页 |
| ·图像识别区域定位 | 第38-42页 |
| ·边缘检测方法 | 第39-41页 |
| ·电能表条形码区域定位 | 第41页 |
| ·电能表读数区域定位 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 数字图像的识别 | 第44-59页 |
| ·电能表条形码识别 | 第44-46页 |
| ·电能表读数识别 | 第46-57页 |
| ·字符分割 | 第47-48页 |
| ·骨架处理 | 第48-50页 |
| ·字符识别 | 第50-55页 |
| ·其他读数识别问题的解决 | 第55-57页 |
| ·光源的选择 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 系统实施情况 | 第59-71页 |
| ·系统的工作流程 | 第59-61页 |
| ·系统的硬件构成 | 第61-63页 |
| ·系统的软件构成 | 第63-65页 |
| ·人机交互界面组成 | 第63-64页 |
| ·数据库及信息存储 | 第64-65页 |
| ·识别处理方式确定 | 第65-66页 |
| ·测试结果数据汇总与分析 | 第66-71页 |
| 第七章 总结与展望 | 第71-75页 |
| ·本文的工作总结 | 第71-73页 |
| ·不足与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第78页 |
