基于目标识别的运动棒材在线计数
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·课题研究现状 | 第12-19页 |
| ·目标识别研究现状 | 第12-13页 |
| ·机器视觉研究现状 | 第13-14页 |
| ·棒材计数系统的原理与设计 | 第14-19页 |
| ·课题研究的内容和目的 | 第19-23页 |
| 第二章 基于目标识别的静态图像的棒材计数 | 第23-43页 |
| ·图像预处理 | 第23-30页 |
| ·图像灰度化 | 第23-24页 |
| ·图像平滑 | 第24-25页 |
| ·图像分割 | 第25-28页 |
| ·图像分割的效果比较 | 第28-30页 |
| ·边缘检测 | 第30-35页 |
| ·边缘检测算子 | 第30-32页 |
| ·改进的边缘检测算法 | 第32-34页 |
| ·边缘细化 | 第34-35页 |
| ·边缘集聚 | 第35-37页 |
| ·边缘分离与集聚 | 第35页 |
| ·Hough变换 | 第35-36页 |
| ·边缘中心集聚 | 第36-37页 |
| ·目标识别 | 第37-40页 |
| ·常见聚类方法分析 | 第37-39页 |
| ·算法实验 | 第39-40页 |
| ·单帧图像实验结果 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第三章 基于目标识别的运动棒材跟踪计数算法 | 第43-51页 |
| ·目标跟踪技术 | 第43-44页 |
| ·运动目标检测 | 第44-49页 |
| ·运动检测方案 | 第44-45页 |
| ·整体移动量估计 | 第45-47页 |
| ·棒材的跟踪匹配 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 软件操作界面设计与跟踪算法实验 | 第51-55页 |
| ·系统软件界面设计 | 第51页 |
| ·跟踪算法实验 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 附录 | 第63页 |
