彩色图像处理在工业参数检测中的应用
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-7页 |
| 第一章 序言 | 第7-11页 |
| ·数字图像处理概述 | 第7-8页 |
| ·现代图像处理技术应用 | 第7-8页 |
| ·数字图像处理的发展趋势 | 第8页 |
| ·图像识别技术概述 | 第8-9页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·论文的主要工作 | 第10-11页 |
| 第二章 工业彩色图像预处理 | 第11-24页 |
| ·图像滤波方法简介 | 第11-14页 |
| ·倒数梯度加权法 | 第12页 |
| ·中值滤波 | 第12-13页 |
| ·同态滤波 | 第13页 |
| ·维纳滤波 | 第13-14页 |
| ·彩色图像滤波方法概论 | 第14-15页 |
| ·基于像素类型的彩色滤波法 | 第15-21页 |
| ·边界点判别 | 第15-16页 |
| ·邻域选择 | 第16页 |
| ·彩色图像像素类型分析 | 第16-17页 |
| ·滤波方法设计 | 第17页 |
| ·滤波效果对比 | 第17-21页 |
| ·彩色补偿 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于2 维 Otsu 阈值法的小目标分割 | 第24-38页 |
| ·图像分割概论 | 第24-25页 |
| ·一维 Otsu 阈值法 | 第25-26页 |
| ·二阶段小目标分割 | 第26-32页 |
| ·基于局部方差的目标初定位 | 第27页 |
| ·图像对比度增强及二值化 | 第27-29页 |
| ·目标分类处理 | 第29-32页 |
| ·二维 Otsu 迭代阈值法 | 第32-36页 |
| ·二维Otsu 阈值分割方法 | 第32-33页 |
| ·直方图分区改进算法 | 第33-34页 |
| ·迭代算法的实现 | 第34-35页 |
| ·迭代算法复杂度 | 第35-36页 |
| ·分割结果对比 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于模糊 BP 网络的仪表数字识别器 | 第38-49页 |
| ·特征选择提取 | 第38-39页 |
| ·统计特征 | 第38-39页 |
| ·结构特征 | 第39页 |
| ·图像识别方法 | 第39-40页 |
| ·统计图像识别方法 | 第39页 |
| ·句法图像识别方法 | 第39页 |
| ·模糊图像识别方法 | 第39页 |
| ·神经网络图像识别方法 | 第39-40页 |
| ·分块统计特征 | 第40-41页 |
| ·基于模糊特征的神经网络数字识别器 | 第41-46页 |
| ·识别算法步骤 | 第41页 |
| ·隶属函数的确定 | 第41-44页 |
| ·BP 神经网络 | 第44-45页 |
| ·神经网络参数选取 | 第45-46页 |
| ·神经网络训练 | 第46页 |
| ·识别结果与分析 | 第46-47页 |
| ·水位计刻度参数 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于 HSI 彩色空间的汽包水位检测 | 第49-59页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·彩色空间概论 | 第49-50页 |
| ·RGB 彩色空间 | 第50-52页 |
| ·HSI 彩色空间 | 第52-53页 |
| ·RGB 与 HSI 彩色空间变换 | 第53-54页 |
| ·从 RGB 转换至 HSI | 第53页 |
| ·从 HSI 转换至 RGB | 第53-54页 |
| ·水位计汽水分界面判断 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论及展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第66-67页 |
| 详细摘要 | 第67-77页 |
