基于小波分析的机织物识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1．1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1．2 课题来源 | 第10页 |
| 1．3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1．4 课题研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| 1．5 课题研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 1．6 开发环境的选择 | 第14页 |
| 1．7 软件的模块化结构 | 第14页 |
| 1．8 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 织物组织结构简述 | 第15-21页 |
| 2．1 织物与织物组织结构 | 第15-16页 |
| 2．2 组织循环经纬纱数对织物性能的影响 | 第16-17页 |
| 2．3 经纬纱细度对织物性能的影响 | 第17-19页 |
| 2．3．1 纱线的细度指标 | 第17-18页 |
| 2．3．2 纱线细度指标间的关系 | 第18页 |
| 2．3．3 经纬纱特(支)数对织物性能的影响 | 第18-19页 |
| 2．4 织物经纬密度与紧度对织物性能的影响 | 第19-20页 |
| 2．5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 织物结构识别的理论基础及原理 | 第21-31页 |
| 3．1 傅立叶分析方法 | 第21-24页 |
| 3．1．1 傅立叶变换的定义 | 第21-22页 |
| 3．1．2 傅立叶变换和STFT变换 | 第22-23页 |
| 3．1．4 傅立叶变换的算法实现及在课题中的应用 | 第23-24页 |
| 3．2 小波变换 | 第24-27页 |
| 3．2．1 小波理论发展简史 | 第24-25页 |
| 3．2．2 连续小波变换 | 第25页 |
| 3．2．3 离散小波变换 | 第25-26页 |
| 3．2．4 小波变换在图像处理中的应用 | 第26-27页 |
| 3．3 织物组织结构的识别原理 | 第27-30页 |
| 3．4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 织物图像的录入及预处理 | 第31-57页 |
| 4．1 织物图像录入 | 第31-34页 |
| 4．1．1 图像数字化 | 第31-32页 |
| 4．1．2 织物试样的准备 | 第32-33页 |
| 4．1．4 录入图像的显示 | 第33-34页 |
| 4．2 图像预处理 | 第34-56页 |
| 4．2．1 图像类型的转换 | 第34-37页 |
| 4．2．2 织物图像的噪声消除 | 第37-47页 |
| 4．2．3 对比度增强 | 第47-56页 |
| 4．3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 织物组织结构参数识别 | 第57-79页 |
| 5．1 织物图像的小波变换 | 第57-62页 |
| 5．1．1 小波基的选取 | 第57-59页 |
| 5．1．2 图像的小波分解 | 第59-62页 |
| 5．2 织物图像的傅立叶变换 | 第62-70页 |
| 5．3 结构参数的识别 | 第70-75页 |
| 5．3．1 纱线经纬密度计算 | 第70-71页 |
| 5．3．2 纱线直径的计算 | 第71-75页 |
| 5．3．3 纱线特数的计算 | 第75页 |
| 5．4 结果分析 | 第75-78页 |
| 5．4．1 分析实例与结果讨论 | 第75-77页 |
| 5．4．2 影响测试准确度的因素 | 第77-78页 |
| 5．5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 识别系统的组成 | 第79-87页 |
| 6．1 VC与MATLAB接口技术 | 第79-80页 |
| 6．1．1 生成导入库 | 第79-80页 |
| 6．1．2 创建VC项目 | 第80页 |
| 6．2 系统各部分的功能及界面介绍 | 第80-86页 |
| 6．2．1 扫描窗主要功能简介 | 第81-82页 |
| 6．2．2 图像预处理窗主要功能简介 | 第82-83页 |
| 6．2．3 图像处理窗主要功能简介 | 第83-85页 |
| 6．2．4 织物参数识别窗主要功能简介 | 第85-86页 |
| 6．3 本章小结 | 第86-87页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第87-89页 |
| 7．1 全文总结 | 第87页 |
| 7．2 展望 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 附录一 作者研究生期间发表的论文 | 第92页 |
