轮胎表面标识分割方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 轮胎标识简介 | 第9-10页 |
| 1.2 课题的研究意义与目的 | 第10页 |
| 1.3 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 论文主要内容和组织结构 | 第12-14页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 轮胎标识图像的采集及预处理 | 第14-21页 |
| 2.1 图像采集 | 第14-18页 |
| 2.1.1 辅助光源的选择 | 第14-15页 |
| 2.1.2 图像采集设备的选择 | 第15页 |
| 2.1.3 图像的存储格式 | 第15-16页 |
| 2.1.4 实验环境搭建 | 第16-17页 |
| 2.1.5 图像采集结果 | 第17-18页 |
| 2.2 图像预处理 | 第18-21页 |
| 2.2.1 图像灰度化 | 第18-19页 |
| 2.2.2 图像降采样 | 第19-21页 |
| 第3章 基于SIFT算法的标识区域分割 | 第21-33页 |
| 3.1 SIFT算法的关键步骤 | 第21-27页 |
| 3.1.1 构建尺度空间 | 第21-23页 |
| 3.1.2 尺度空间极值点检测 | 第23-24页 |
| 3.1.3 特征点精确定位 | 第24-25页 |
| 3.1.4 确定特征点方向 | 第25-26页 |
| 3.1.5 建立sift特征点描述子 | 第26-27页 |
| 3.1.6 特征点的匹配 | 第27页 |
| 3.2 标准区域模板库的构建 | 第27-28页 |
| 3.3 标识区域的匹配与分割 | 第28-32页 |
| 3.3.1 提取待匹配图像特征 | 第29页 |
| 3.3.2 区域匹配结果与分割 | 第29-32页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第32-33页 |
| 第4章 单个标识字符分割 | 第33-49页 |
| 4.1 基于边缘的分割方法 | 第33-38页 |
| 4.1.1 Roberts算子 | 第34页 |
| 4.1.2 Sobel算子 | 第34-36页 |
| 4.1.3 Laplacian算子 | 第36-37页 |
| 4.1.4 Canny算子 | 第37-38页 |
| 4.2 基于阈值的分割方法 | 第38-43页 |
| 4.2.1 纹理增强 | 第38-39页 |
| 4.2.2 平滑去噪 | 第39-42页 |
| 4.2.3 二值化 | 第42-43页 |
| 4.3 轮廓定位 | 第43-44页 |
| 4.4 不同图像的分割策略 | 第44-49页 |
| 4.4.1 有纹理图像的分割策略 | 第44-46页 |
| 4.4.2 无纹理图像的分割策略 | 第46-49页 |
| 第5章 标识分割软件的设计与实验结果分析 | 第49-55页 |
| 5.1 轮胎标识分割软件的功能设计 | 第49-50页 |
| 5.2 系统的实现环境 | 第50页 |
| 5.3 用户界面 | 第50-51页 |
| 5.4 实验结果 | 第51-53页 |
| 5.4.1 基于阈值分割方法的实验结果 | 第52-53页 |
| 5.4.2 基于边缘分割方法的实验结果 | 第53页 |
| 5.5 实验结果对比分析 | 第53-55页 |
| 第6章 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
