| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像处理相关技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 图像前景提取研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图像分割研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 图像特征研究现状 | 第12页 |
| 1.3 印刷品检测系统发展现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文研究方法和章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 印刷品检测系统自动建模需求分析 | 第16-24页 |
| 2.1 检测系统整体架构 | 第16页 |
| 2.2 检测系统软件架构 | 第16-17页 |
| 2.3 检测系统建模流程 | 第17-19页 |
| 2.4 印刷品模板图像特点 | 第19-20页 |
| 2.5 印刷品模板图像检测范围自动提取需求 | 第20页 |
| 2.5.1 算法提取结果需求分析 | 第20页 |
| 2.5.2 算法应用方式分析 | 第20页 |
| 2.6 印刷品模板图像自动定位核提取需求 | 第20-23页 |
| 2.6.1 当前选取方式 | 第21页 |
| 2.6.2 定位核的定义 | 第21-22页 |
| 2.6.3 定位核的使用方式 | 第22页 |
| 2.6.4 定位核的选取原则 | 第22-23页 |
| 2.7 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 印刷品检测系统相关图像算法研究 | 第24-34页 |
| 3.1 图像前景提取相关算法 | 第24-27页 |
| 3.1.1 Knockout算法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 GraphCut算法 | 第25-26页 |
| 3.1.3 GrabCut算法 | 第26-27页 |
| 3.1.4 前景提取算法适应性分析 | 第27页 |
| 3.2 图像分割相关算法 | 第27-29页 |
| 3.2.1 基于阈值的图像分割 | 第27页 |
| 3.2.2 基于区域的图像分割 | 第27-28页 |
| 3.2.3 基于聚类的图像分割 | 第28-29页 |
| 3.3 图像的相关特征研究 | 第29-33页 |
| 3.3.1 图像的颜色特征 | 第29-30页 |
| 3.3.2 图像的纹理特征 | 第30-31页 |
| 3.3.3 图像的点特征 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于图像处理的印刷品检测系统自动建模设计与实现 | 第34-68页 |
| 4.1 当前检测系统建模流程 | 第34页 |
| 4.2 模板图像自动前景提取模块的设计与实现 | 第34-46页 |
| 4.2.1 边缘检测算法简介 | 第35-36页 |
| 4.2.2 Hough直线检测原理 | 第36-37页 |
| 4.2.3 Canny边缘检测 | 第37-38页 |
| 4.2.4 基于Canny边缘检测和Hough直线变换的前景提取算法 | 第38-40页 |
| 4.2.5 其他相关技术 | 第40-43页 |
| 4.2.6 前景提取算法的系统应用部署 | 第43-46页 |
| 4.3 定位核候选区域生成模块的设计与实现 | 第46-56页 |
| 4.3.1 HSV颜色空间 | 第47-49页 |
| 4.3.2 K-均值聚类算法现状与不足 | 第49页 |
| 4.3.3 K均值图像聚类算法 | 第49-51页 |
| 4.3.4 K值确定 | 第51-53页 |
| 4.3.5 HSV空间下基于K-means的图像分割 | 第53-54页 |
| 4.3.6 候选区域的系统应用设计 | 第54-56页 |
| 4.4 定位核优选模块的设计与实现 | 第56-67页 |
| 4.4.1 定位核唯一性验证 | 第56-58页 |
| 4.4.2 基于SURF特征提取和图像熵的定位核优选算法 | 第58-65页 |
| 4.4.3 自动定位核选取算法的系统应用部署 | 第65-67页 |
| 4.5 检测系统建模自动化模块集成的设计与实现 | 第67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 检测系统应用测试 | 第68-82页 |
| 5.1 测试说明 | 第68页 |
| 5.2 测试环境 | 第68页 |
| 5.3 自动选取检测范围测试 | 第68-75页 |
| 5.3.1 效果测试 | 第69-74页 |
| 5.3.2 效率测试 | 第74-75页 |
| 5.4 自动定位核测试 | 第75-81页 |
| 5.4.1 效果测试 | 第75-80页 |
| 5.4.2 效率测试 | 第80-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 全文总结 | 第82-83页 |
| 6.2 未来研究工作的展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-87页 |
| 攻读硕士研究生期间发表论文 | 第87页 |
