基于图像处理的纸张计数系统的研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 纸张数字图像处理算法综述 | 第10-11页 |
| 1.2.1 纹理图像算法发展 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图像拼接技术 | 第11页 |
| 1.3 论文主要结构安排 | 第11-13页 |
| 第2章 系统框架和图像采集 | 第13-19页 |
| 2.1 图像采集有关设备的选取 | 第13-17页 |
| 2.1.1 数码显微镜 | 第14-16页 |
| 2.1.2 光源的选取 | 第16-17页 |
| 2.2 拼接参照物 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 纸张纹理图像的拼接 | 第19-34页 |
| 3.1 纸张纹理图像拼接流程框图 | 第19-22页 |
| 3.1.1 多幅图像的合成方式 | 第20页 |
| 3.1.2 常用图像拼接方式 | 第20-22页 |
| 3.2 SURF算法 | 第22-27页 |
| 3.2.1 特征点的检测 | 第23-25页 |
| 3.2.2 特征点的描述 | 第25-26页 |
| 3.2.3 SURF特征的优势 | 第26-27页 |
| 3.3 最近邻比次近邻匹配法 | 第27-28页 |
| 3.4 RANSAC匹配 | 第28-30页 |
| 3.5 图像坐标变换 | 第30-31页 |
| 3.6 图像融合 | 第31-32页 |
| 3.7 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 纸张纹理计数 | 第34-55页 |
| 4.1 预处理 | 第35-42页 |
| 4.1.1 调整图像大小 | 第35-37页 |
| 4.1.2 图像增强 | 第37-40页 |
| 4.1.3 图像倾斜校正 | 第40-42页 |
| 4.2 阈值分割 | 第42-47页 |
| 4.2.1 全局阈值法 | 第42-43页 |
| 4.2.2 局部自适应阈值 | 第43-46页 |
| 4.2.3 OTSU算法 | 第46-47页 |
| 4.3 基于判断黑条纹方法计数 | 第47-48页 |
| 4.4 基于形态学滤波的计数 | 第48-50页 |
| 4.5 基于Gabor滤波的计数 | 第50-52页 |
| 4.6 纸张计数方法 | 第52-53页 |
| 4.7 三种计数方法的对比 | 第53-54页 |
| 4.8 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第55-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
