基于图像处理的机织物组织自动识别的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外技术现状与发展趋势 | 第11-13页 |
| ·国外技术现状 | 第11-12页 |
| ·国内技术现状 | 第12-13页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·主要关键技术与创新点 | 第14页 |
| ·论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 课题相关理论与知识 | 第16-21页 |
| ·织物的相关概念 | 第16-17页 |
| ·织物组织的结构参数 | 第16页 |
| ·织物组织的表示方法 | 第16-17页 |
| ·数字图像处理技术概述 | 第17-18页 |
| ·纹理分析与聚类分析概述 | 第18-20页 |
| ·纹理分析方法概述 | 第18-19页 |
| ·聚类分析概述 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第3章 织物图像预处理及倾斜校正 | 第21-40页 |
| ·织物图像的采集 | 第21-22页 |
| ·图像的预处理 | 第22-27页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第23-24页 |
| ·图像噪声的抑制 | 第24-26页 |
| ·直方图均衡化 | 第26-27页 |
| ·织物图像的纠偏 | 第27-39页 |
| ·织物图像偏斜检测与校正 | 第28-32页 |
| ·纱线偏斜角度检测 | 第32-36页 |
| ·织物纱线的校正 | 第36-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第4章 织物组织特征提取与选择 | 第40-54页 |
| ·组织点定位 | 第41-46页 |
| ·基于灰度投影法的组织点定位 | 第41-45页 |
| ·经纬纱密度的计算 | 第45-46页 |
| ·组织点特征提取 | 第46-51页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征 | 第47-51页 |
| ·组织点特征选择 | 第51-52页 |
| ·基于主分量分析的特征选择 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 第5章 无监督的组织识别与校验 | 第54-66页 |
| ·无监督的组织识别 | 第55-62页 |
| ·模糊C均值聚类(KCM) | 第55-58页 |
| ·基于核的模糊C均值聚类(KFCM) | 第58-60页 |
| ·织物组织图生成 | 第60-62页 |
| ·无监督的组织校验 | 第62-64页 |
| ·基于组织结构数据库的组织校验 | 第62-64页 |
| ·小结 | 第64-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-69页 |
| ·本文的主要贡献 | 第66-68页 |
| ·存在的问题与进一步研究方向 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 硕士期间参与的项目与发表和录用的论文 | 第71页 |
