| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| Content | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究背景和选题依据 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究发展现状及分析 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 图像采集和预处理 | 第16-26页 |
| 2.1 羽毛球图像采集 | 第16-17页 |
| 2.2 序列图像预处理 | 第17-22页 |
| 2.2.1 模糊图像模型 | 第18-19页 |
| 2.2.2 模糊图像复原 | 第19-22页 |
| 2.3 旋转物体运动模糊复原 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 羽毛球图像分割与分析 | 第26-38页 |
| 3.1 水平集理论概述 | 第26-31页 |
| 3.1.1 水平集的发展状况 | 第26-29页 |
| 3.1.2 水平集的基本原理 | 第29-31页 |
| 3.2 基于李纯明模型的轮廓提取 | 第31-33页 |
| 3.2.1 李纯明模型 | 第31-33页 |
| 3.3 基于多项Mumford-Shah模型的轮廓提取 | 第33-34页 |
| 3.4 基于C-V模型的轮廓提取 | 第34-37页 |
| 3.4.1 单水平集C-V模型 | 第34-35页 |
| 3.4.2 双水平集C-V模型 | 第35-36页 |
| 3.4.3 C-V模型实验结果与分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 羽毛球运动稳定性测试方法与分类验证 | 第38-52页 |
| 4.1 羽毛球特征 | 第38-43页 |
| 4.2 支持向量机的理论概述 | 第43-46页 |
| 4.2.1 统计学习理论概述 | 第43-44页 |
| 4.2.2 支持向量机的原理 | 第44-46页 |
| 4.3 羽毛球飞行稳定性等级分类 | 第46-49页 |
| 4.4 羽毛球落点分级 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 风洞羽毛球在线检测的实现 | 第52-59页 |
| 5.1 系统硬件设计 | 第52-54页 |
| 5.1.1 图像传感器的选取 | 第52-53页 |
| 5.1.2 光源的配置 | 第53页 |
| 5.1.3 相机镜头的选择 | 第53-54页 |
| 5.2 系统软件设计 | 第54-56页 |
| 5.3 多摄像头采集 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间发表论文和获奖 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |