基于图像处理技术的原棉疵点及杂质特征识别的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外相关研究技术综述 | 第10-14页 |
| ·基于可见光机器视觉检测技术 | 第11-12页 |
| ·基于超生波及 X 射线的检测技术 | 第12-13页 |
| ·基于紫外分光的检测技术 | 第13页 |
| ·基于红外分光的检测技术 | 第13-14页 |
| ·基于多波段图像融合的检测技术 | 第14页 |
| ·基于在线精准性的检测方法 | 第14页 |
| ·数字图像处理技术在纺织检测中的应用 | 第14-15页 |
| ·本课题的主要研究内容和方法 | 第15-16页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·设计方案 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 2 原棉图像的获取与预处理 | 第17-26页 |
| ·原棉杂质及疵点图像的采集 | 第17-19页 |
| ·原棉杂质及疵点的介绍 | 第17-18页 |
| ·图像获取途径 | 第18-19页 |
| ·图像预处理 | 第19-25页 |
| ·灰度化处理 | 第20-21页 |
| ·直方图增强 | 第21-22页 |
| ·滤波去噪 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 原棉图像分割技术 | 第26-39页 |
| ·阈值分割 | 第26-30页 |
| ·双峰法 | 第26-27页 |
| ·迭代法 | 第27页 |
| ·最大类间方差法 | 第27-28页 |
| ·自适应阈值分割法 | 第28-30页 |
| ·边缘检测 | 第30-38页 |
| ·微分算子 | 第32-35页 |
| ·Log 算子 | 第35-36页 |
| ·Canny 算子 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 图像识别 | 第39-60页 |
| ·数学形态学操作 | 第39-42页 |
| ·结构元素 | 第39页 |
| ·膨胀和腐蚀 | 第39-40页 |
| ·开运算和闭运算 | 第40-42页 |
| ·特征参数的提取 | 第42-50页 |
| ·轮廓提取及修补 | 第42-46页 |
| ·特征值提取 | 第46-49页 |
| ·常用区域形状特征值 | 第49-50页 |
| ·特征分类 | 第50-59页 |
| ·特征值分析 | 第50-56页 |
| ·分类描述 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67页 |
