基于数字图像处理的修井作业油管接箍识别问题的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-12页 |
| ·课题背景 | 第9-11页 |
| ·课题研究的意义 | 第11-12页 |
| ·国内外运动图像处理与识别的研究现状 | 第12-16页 |
| ·运动目标检测研究现状 | 第12-13页 |
| ·运动目标跟踪研究现状 | 第13-15页 |
| ·图像识别的研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-17页 |
| 第二章 接箍图像预处理技术研究 | 第17-42页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·图像增强 | 第17-24页 |
| ·直方图均衡化 | 第17-18页 |
| ·图像滤波 | 第18-21页 |
| ·图像锐化 | 第21-24页 |
| ·图像分割 | 第24-31页 |
| ·二值化 | 第24-29页 |
| ·基于区域的分割 | 第29-31页 |
| ·图像边缘检测 | 第31-40页 |
| ·边缘特征 | 第31-32页 |
| ·边缘点检测 | 第32-33页 |
| ·图像边缘检测方法 | 第33-40页 |
| ·图像校正 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 接箍图像检测和识别算法研究 | 第42-58页 |
| ·运动目标图像检测 | 第42页 |
| ·运动目标图像检测方法 | 第42-47页 |
| ·帧间差分法 | 第43-44页 |
| ·背景消减法 | 第44-45页 |
| ·光流计算法 | 第45-47页 |
| ·运动目标图像识别算法研究 | 第47-57页 |
| ·运动目标图像识别技术 | 第47-49页 |
| ·模糊识别 | 第49-51页 |
| ·基于 BP 神经网络的识别 | 第51-55页 |
| ·基于线性投影分析的接箍图像识别 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 系统实验 | 第58-63页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·接箍检测系统 | 第58-61页 |
| ·CCD 图像传感器的选型 | 第59-60页 |
| ·摄像头的安装及调试 | 第60-61页 |
| ·接箍图像检测及识别 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 一.论文总结 | 第63页 |
| 二.未来工作的展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 发表文章目录 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 详细摘要 | 第70-78页 |
