| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 背景意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 机器视觉 | 第9-10页 |
| 1.1.2 特征提取 | 第10-11页 |
| 1.1.3 图像分割 | 第11页 |
| 1.2 课题来源与论文结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 Canny-Hough矩形识别算法 | 第13-26页 |
| 2.1 边缘检测 | 第13-22页 |
| 2.1.1 经典边缘检测算子 | 第14-19页 |
| 2.1.2 边缘检测准则 | 第19-20页 |
| 2.1.3 算法对比 | 第20-22页 |
| 2.2 Hough Transform | 第22-25页 |
| 2.2.1 直线识别 | 第22-24页 |
| 2.2.2 矩形检测 | 第24-25页 |
| 2.3 Canny-Hough矩形识别算法测试 | 第25-26页 |
| 第三章 Contourlet-SIFT特征匹配算法 | 第26-44页 |
| 3.1 尺度空间特征提取 | 第26-32页 |
| 3.1.1 线性尺度空间 | 第26-28页 |
| 3.1.2 极值检测 | 第28-30页 |
| 3.1.3 关键点定位 | 第30-32页 |
| 3.1.4 方向分配 | 第32页 |
| 3.2 Contourlet算法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 拉普拉斯金字塔 | 第34页 |
| 3.2.2 方向滤波器组 | 第34-36页 |
| 3.2.3 离散contourlet变换 | 第36-37页 |
| 3.3 SIFT特征描述 | 第37-38页 |
| 3.4 Contourlet-SIFT | 第38-40页 |
| 3.4.1 尺度旋转不变Contourlet特征描述 | 第38-39页 |
| 3.4.2 全局contourlet匹配及局部SIFT次匹配 | 第39-40页 |
| 3.5 算法测试 | 第40-44页 |
| 第四章 HSV-Kmeans色彩分割算法 | 第44-58页 |
| 4.1 色彩空间 | 第44-48页 |
| 4.1.1 RGB色彩空间 | 第44-45页 |
| 4.1.2 Lab色彩空间 | 第45-46页 |
| 4.1.3 HSV色彩空间 | 第46-48页 |
| 4.2 图像分割 | 第48-51页 |
| 4.2.1 阈值分割 | 第49-50页 |
| 4.2.2 区域分割 | 第50-51页 |
| 4.2.3 边缘分割 | 第51页 |
| 4.2.4 特定理论分割 | 第51页 |
| 4.3 聚类分析 | 第51-55页 |
| 4.3.1 Kmeans聚类算法 | 第52-53页 |
| 4.3.2 相似性度量 | 第53-55页 |
| 4.4 HSV-Kmeans色彩分割算法测试 | 第55-58页 |
| 第五章 瓷砖在线分拣系统 | 第58-70页 |
| 5.1 瓷砖在线分拣系统 | 第58-59页 |
| 5.2 偏色检测方案 | 第59-61页 |
| 5.3 偏色检测功能实现 | 第61-69页 |
| 5.3.1 瓷砖兴趣域提取 | 第61-64页 |
| 5.3.2 基于不变特征提取的图像配准 | 第64-65页 |
| 5.3.3 瓷砖彩色纹理分割与偏色检测 | 第65-69页 |
| 5.4 小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 论文工作的总结 | 第70-71页 |
| 6.2 论文工作的深入 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录 攻读硕士期间参与的科研项目及发表论文 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
