| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题来源及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外发展状况 | 第9-11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 X光轮胎图像自动识别概述 | 第12-16页 |
| ·X光轮胎检测系统简介 | 第12-14页 |
| ·本文提出的X光轮胎缺陷图片识别流程 | 第14-16页 |
| 第三章 图像匹配实现X光轮胎图像缺陷初识别的算法研究 | 第16-26页 |
| ·图像处理窗口的划分 | 第16-17页 |
| ·本论文中图像处理窗口的划分 | 第16-17页 |
| ·X光轮胎图像的增强 | 第17页 |
| ·图像匹配算法概述 | 第17-19页 |
| ·基于灰度相关性的匹配 | 第18页 |
| ·基于特征的匹配 | 第18-19页 |
| ·基于变换域的变换 | 第19页 |
| ·基于灰度直方图统计特征的图像匹配算法 | 第19-21页 |
| ·算法简介 | 第19页 |
| ·直方图特征 | 第19-21页 |
| ·基于纹理统计特征的图像匹配算法 | 第21-23页 |
| ·算法的简介 | 第21页 |
| ·算法的具体原理及实现 | 第21-23页 |
| ·两种匹配算法的比较 | 第23-25页 |
| ·基于直方图灰度统计特征的匹配算法实现轮胎缺陷初识别 | 第23页 |
| ·基于纹理统计特征的匹配算法实现轮胎缺陷初识别 | 第23-24页 |
| ·实验结论 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 图像缺陷特征提取算法研究 | 第26-36页 |
| ·图像的分割 | 第26-33页 |
| ·图像阈值分割概述 | 第26-27页 |
| ·Otsu算法 | 第27-28页 |
| ·Otsu双阈值法 | 第28-30页 |
| ·基于积分图像快速自适应阈值分割算法 | 第30-31页 |
| ·几种阈值分割算法的实验比较 | 第31-33页 |
| ·图像的轮廓提取 | 第33-35页 |
| ·轮廓的检测 | 第33页 |
| ·轮廓的提取 | 第33-34页 |
| ·X光轮胎图像的轮廓提取 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 图像缺陷分类算法研究 | 第36-50页 |
| ·形状识别概述 | 第36-37页 |
| ·简单的形状特征 | 第37-38页 |
| ·不变矩算法原理 | 第38-40页 |
| ·傅立叶描述子算法原理 | 第40-42页 |
| ·不变矩与傅立叶描述子算法比较 | 第42-45页 |
| ·X光轮胎缺陷分类算法 | 第45-49页 |
| ·帘线弯曲的识别 | 第45-46页 |
| ·帘线成型开根和帘线断线的判断 | 第46-47页 |
| ·帘线杂质和帘线间距小的判断 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 实验与处理结果 | 第50-58页 |
| ·图像窗口的划分 | 第50-51页 |
| ·图像的增强 | 第51-52页 |
| ·图像匹配实现初识别 | 第52页 |
| ·图像分割与轮廓提取 | 第52-54页 |
| ·缺陷分类识别 | 第54-56页 |
| ·帘线弯曲的识别 | 第54页 |
| ·帘线成型开根和帘线断线的识别 | 第54-55页 |
| ·帘线杂质和帘线间距小的识别 | 第55-56页 |
| ·轮胎检测结果分析 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |