| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-12页 |
| 1．1 课题背景 | 第10页 |
| 1．2 图像识别技术的发展现状 | 第10-12页 |
| 第二章 数字图像处理与边缘检测 | 第12-24页 |
| 2．1 数字图像及数字图像处理 | 第12页 |
| 2．2 常用操作介绍 | 第12-16页 |
| 2．2．1 卷积运算 | 第12-13页 |
| 2．2．2 模板操作 | 第13-14页 |
| 2．2．3 快速傅里叶变换 | 第14-16页 |
| 2．2．4 阈值操作 | 第16页 |
| 2．3 图像边缘 | 第16-18页 |
| 2．3．1 边缘 | 第16-17页 |
| 2．3．2 边缘的一阶和二阶导数性质 | 第17-18页 |
| 2．4 常用边缘检测算法 | 第18-24页 |
| 2．4．1 Roberts算子 | 第19页 |
| 2．4．2 Sobel算子 | 第19-21页 |
| 2．4．3 Prewitt算子 | 第21-22页 |
| 2．4．4 Robinson算子 | 第22页 |
| 2．4．5 拉普拉斯(Laplacian)算子 | 第22-24页 |
| 第三章 Canny准则和Canny算法 | 第24-31页 |
| 3．1 Canny准则 | 第24-28页 |
| 3．1．1 最优检测准则 | 第25页 |
| 3．1．2 最优定位准则 | 第25-26页 |
| 3．1．3 消除多重响应 | 第26-28页 |
| 3．2 Canny准则下最优边缘检测滤波器的求解 | 第28-29页 |
| 3．3 Canny算法中的具体技术 | 第29-31页 |
| 3．3．1 双阈值技术 | 第29页 |
| 3．3．2 边缘连接 | 第29页 |
| 3．3．3 需要多窗口的检测算子 | 第29-30页 |
| 3．3．4 多尺度技术 | 第30-31页 |
| 第四章 模式识别 | 第31-37页 |
| 4．1 模式识别基本概念 | 第31页 |
| 4．2 特征选择和提取 | 第31-37页 |
| 4．2．1 特征选择和提取 | 第31-32页 |
| 4．2．2 类别可分离性判据 | 第32页 |
| 4．2．3 基于可分性判据的类内类间距离 | 第32-34页 |
| 4．2．4 基于概率分布的可分性判据 | 第34页 |
| 4．2．5 基于熵的可分性判据 | 第34-35页 |
| 4．2．6 基于类别可分离判据的阈值方法 | 第35-37页 |
| 第五章 基于DSP杂质检测系统硬件组成 | 第37-47页 |
| 5．1 DSP简介 | 第37-39页 |
| 5．1．1 DSP芯片的特征 | 第37页 |
| 5．1．2 DSP芯片的发展 | 第37-38页 |
| 5．1．3 DSP芯片的分类 | 第38-39页 |
| 5．1．4 DSP芯片的应用 | 第39页 |
| 5．2 TMS320C6711介绍 | 第39-43页 |
| 5．2．1 芯片的结构和特点 | 第39-41页 |
| 5．2．2 C6000的片内集成外设 | 第41-43页 |
| 5．3 硬件实验系统 | 第43-47页 |
| 5．3．1 ICETEK-C6711-IDK-M的系统配置 | 第43-47页 |
| 第六章 原棉杂质检测系统的实现 | 第47-68页 |
| 6．1 系统硬件配置的实现 | 第47-53页 |
| 6．1．1 DMA简介 | 第47-48页 |
| 6．1．2 DMA操作及其配置 | 第48-51页 |
| 6．1．2 图像采集卡IDK-M的配置 | 第51-53页 |
| 6．2 系统的软件实现 | 第53-68页 |
| 6．2．1 预处理 | 第53-60页 |
| 6．2．2 图像处理 | 第60-63页 |
| 6．2．3 处理结果分析 | 第63-67页 |
| 6．2．4 有待进一步研究的问题 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 课题期间发表的论文 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |