金属表面防伪图案的检测与识别算法的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外的研究现状 | 第12-14页 |
| ·常用的硬币防伪技术 | 第12-13页 |
| ·数字图像处理技术的应用领域 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容和研究思路 | 第14-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文的研究思路 | 第15-16页 |
| ·本文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 数字图像的基本理论 | 第17-33页 |
| ·图像的基本概念 | 第17-21页 |
| ·图像的定义 | 第17-18页 |
| ·图像的分类 | 第18-19页 |
| ·图像的灰度和直方图 | 第19-21页 |
| ·图像的颜色空间模型 | 第21-29页 |
| ·RGB 颜色空间模型 | 第22-24页 |
| ·HSI 颜色空间模型 | 第24-27页 |
| ·灰度图像空间模型 | 第27-29页 |
| ·图像处理的研究概述 | 第29-32页 |
| ·图像处理的工程体系 | 第29-30页 |
| ·图像处理的主要方法 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 硬币表面的图像增强处理 | 第33-52页 |
| ·图像增强概述 | 第33-35页 |
| ·图像增强的定义 | 第33-34页 |
| ·图像增强的现状与应用 | 第34-35页 |
| ·典型的图像增强算法研究 | 第35-49页 |
| ·图像变换 | 第35-38页 |
| ·灰度变换 | 第38-42页 |
| ·直方图变换 | 第42-46页 |
| ·图像的平滑 | 第46-47页 |
| ·图像的锐化 | 第47-49页 |
| ·硬币图像增强算法的仿真和比较 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 硬币表面图像分割技术研究 | 第52-64页 |
| ·图像分割的概述 | 第52-54页 |
| ·图像分割的定义 | 第52-53页 |
| ·图像分割技术的分类 | 第53-54页 |
| ·图像分割算法的研究和实现 | 第54-61页 |
| ·阈值分割法 | 第54-56页 |
| ·基于边缘检测的图像分割方法 | 第56-61页 |
| ·基于区域生长的分割方法 | 第61页 |
| ·硬币表面防伪标识的分割实验 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 防伪标识提取的实现和解析 | 第64-81页 |
| ·防伪图案的提取流程 | 第64-65页 |
| ·防伪图案特征提取的实现 | 第65-72页 |
| ·硬币表面图像区域的剪裁 | 第65-67页 |
| ·防伪图案的提取过程和结果分析 | 第67-72页 |
| ·防伪图案的解析处理 | 第72-76页 |
| ·防伪图案的放大处理 | 第73-74页 |
| ·防伪图案的旋转处理 | 第74-75页 |
| ·防伪图案的组合与解析 | 第75-76页 |
| ·改进的防伪方案及实验结果 | 第76-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 结论 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
