货架商品图像分割与识别方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 相关领域国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 货架商品图像识别方案与处理 | 第19-32页 |
| 2.1 货架图像采集 | 第19-21页 |
| 2.2 货架商品图像识别方案设计 | 第21-23页 |
| 2.3 预处理 | 第23-29页 |
| 2.3.1 灰度化 | 第24页 |
| 2.3.2 光照补偿 | 第24-25页 |
| 2.3.3 边缘检测 | 第25-29页 |
| 2.4 SIFT特征提取 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 货架商品图像分割 | 第32-48页 |
| 3.1 基于直线检测与投影的单层分割 | 第32-38页 |
| 3.1.1 直线检测 | 第32-35页 |
| 3.1.2 投影法 | 第35-38页 |
| 3.2 基于视觉词的单品区域提取 | 第38-44页 |
| 3.3 货架商品图像分割实验评估 | 第44-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 货架商品图像识别 | 第48-66页 |
| 4.1 基于SIFT特征的商品识别 | 第48-49页 |
| 4.2 误匹配点剔除方法 | 第49-54页 |
| 4.2.1 RANSAC算法 | 第50-52页 |
| 4.2.2 GTM算法 | 第52-54页 |
| 4.3 基于几何约束剔除法 | 第54-59页 |
| 4.4 货架商品单品图像识别实验评估 | 第59-65页 |
| 4.4.1 参数分析 | 第59-61页 |
| 4.4.2 单品图像识别实验评估 | 第61-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录 | 第72页 |
