胶囊头的缺陷检测和识别算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第12-15页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基于径向对称变换的胶囊头定位 | 第15-23页 |
| 2.1 径向对称变换算法 | 第15-17页 |
| 2.2 改进的胶囊头的定位算法 | 第17-22页 |
| 2.2.1 改进的径向对称变换算法 | 第18页 |
| 2.2.2 改进的胶囊头定位的结果 | 第18-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 胶囊头的特征提取 | 第23-43页 |
| 3.1 RGB图像转灰度图 | 第23-25页 |
| 3.2 胶囊图像的预处理 | 第25-28页 |
| 3.2.1 胶囊图像平滑 | 第25-26页 |
| 3.2.2 同态滤波 | 第26-28页 |
| 3.3 胶囊头图像的分割 | 第28-35页 |
| 3.3.1 基于阈值的图像分割 | 第29-31页 |
| 3.3.2 基于边缘的图像分割 | 第31-35页 |
| 3.4 胶囊头图像的特征提取 | 第35-41页 |
| 3.4.1 胶囊头的形态特征的提取 | 第36-40页 |
| 3.4.2 胶囊头的灰度特征的提取 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于SVM的胶囊头的识别 | 第43-51页 |
| 4.1 最大间隔分类器 | 第43-45页 |
| 4.2 广义最大间隔分类器 | 第45-46页 |
| 4.3 支持向量机 | 第46-49页 |
| 4.3.1 核函数和核技巧 | 第47页 |
| 4.3.2 支持向量机 | 第47-49页 |
| 4.4 胶囊头图像的分类 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第51-56页 |
| 5.1 算法概述 | 第51-52页 |
| 5.2 实验数据 | 第52页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第52-55页 |
| 5.3.1 算法的运行时间 | 第52-53页 |
| 5.3.2 算法的准确性 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第56页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
