基于刀具检测仪的数字图像自动聚焦技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·自动聚焦技术简介 | 第9-10页 |
| ·国内外在本领域中的研究 | 第10-12页 |
| ·国外在本领域的研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内在本领域的研究现状 | 第11-12页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·课题研究的内容及重点 | 第13-14页 |
| ·课题的研究方案和技术路线 | 第14-16页 |
| 2 常用聚焦评价函数算法 | 第16-27页 |
| ·聚焦评价函数特性 | 第16-17页 |
| ·常用清晰度评价函数 | 第17-24页 |
| ·频域学函数 | 第18-19页 |
| ·灰度梯度学函数 | 第19-22页 |
| ·信息学函数 | 第22页 |
| ·统计学函数 | 第22-24页 |
| ·功率学函数 | 第24页 |
| ·本文采用的清晰度评价函数算法 | 第24-26页 |
| ·边缘检测算子原理 | 第24页 |
| ·拉普拉斯8邻域算子 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 自动聚焦评价函数的实验分析 | 第27-39页 |
| ·评价函数实验的步骤和标准 | 第27-28页 |
| ·实验的具体步骤 | 第27页 |
| ·实验标准 | 第27-28页 |
| ·图像预处理 | 第28-30页 |
| ·彩色图像转换成灰度图像 | 第28页 |
| ·提取彩色图像中的绿色分量 | 第28页 |
| ·灰度图像与绿色分量的比较 | 第28-30页 |
| ·自动调焦评价函数性能分析 | 第30-35页 |
| ·频域学函数特性分析 | 第30-31页 |
| ·灰度梯度学函数特性分析 | 第31-32页 |
| ·信息学函数特性分析 | 第32页 |
| ·统计学函数特性分析 | 第32-34页 |
| ·功率学函数特性分析 | 第34-35页 |
| ·本文采用的清晰度评价函数算法的性能分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 自动聚焦系统的聚焦搜索策略算法 | 第39-52页 |
| ·聚焦搜索策略的方案设计 | 第39-41页 |
| ·搜索策略的评价标准 | 第41页 |
| ·逐次逼近法中的聚焦搜索算法 | 第41-47页 |
| ·遍历搜索法 | 第42页 |
| ·斐波那契搜索法 | 第42-44页 |
| ·黄金分割法 | 第44-46页 |
| ·函数逼近法 | 第46页 |
| ·爬山算法(MCS法) | 第46-47页 |
| ·爬山算法的改进 | 第47-51页 |
| ·均值灰度比较策略 | 第48页 |
| ·多点灰度比较策略 | 第48页 |
| ·本系统采用的搜索算法 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 聚焦窗口的影响 | 第52-58页 |
| ·窗口区域选择算法 | 第52-55页 |
| ·一维区域选择算法 | 第52-53页 |
| ·中心窗口选择算法 | 第53-54页 |
| ·多窗口区域选择算法 | 第54页 |
| ·黄金构图法的区域选择算法 | 第54-55页 |
| ·窗口区域选择算法的比较分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 结论 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
