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织物疵点检测方法及其基于DM642图像处理系统的软件设计

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-13页
   ·课题的研究背景及意义第8页
   ·研究方法第8-10页
   ·织物疵点自动检测系统国内外现状第10-11页
   ·论文的主要内容与安排第11-13页
第2章 基于灰度信息的疵点检测方法第13-27页
   ·分块法第13-20页
     ·下采样第13页
     ·双线性插值原理第13-16页
     ·中值滤波第16页
     ·阈值化第16-17页
     ·分块法流程第17-18页
     ·疵点检测结果及分析第18-20页
   ·改进的类间方差法第20-23页
     ·大津法原理概述第20-21页
     ·改进的类间方差法原理第21-22页
     ·疵点检测结果及分析第22-23页
   ·基于灰度直方图的方法第23-25页
     ·基于灰度直方图的检测方法原理第23-25页
     ·疵点检测结果及分析第25页
   ·基于灰度信息的疵点检测方法分析第25-26页
   ·小结第26-27页
第3章 遗传算法概述第27-38页
   ·遗传算法的基本思想第27页
   ·遗传算法与传统优化方法的比较第27-28页
   ·遗传算法有效性的理论基础第28-30页
     ·模式定理第28-29页
     ·积木块假设第29-30页
   ·遗传算法的基本原理与方法第30-37页
     ·编码方法第31-32页
     ·选择方法第32-33页
     ·交叉方法第33-34页
     ·变异方法第34页
     ·适应度函数第34-36页
     ·约束条件的处理第36页
     ·控制参数选择第36-37页
   ·小结第37-38页
第4章 基于Gabor 滤波器模板的疵点检测方法第38-48页
   ·Gabor 滤波器第38-39页
   ·疵点检测方法流程第39-42页
     ·归一化处理第40-41页
     ·Gabor 滤波器参数优化第41页
     ·时域模板卷积处理第41页
     ·二值化第41-42页
     ·二值化结果融合第42页
   ·采用遗传算法优化Gabor 滤波器参数第42-45页
     ·编码方法第42-43页
     ·选择操作第43页
     ·交叉操作第43-44页
     ·变异操作第44-45页
     ·重插入操作第45页
   ·疵点检测结果及分析第45-47页
   ·小结第47-48页
第5章 基于DM642 图像处理系统的疵点检测软件设计第48-64页
   ·TMS320DM642 图像处理系统介绍第48-53页
     ·DM642 图像处理系统组成第48页
     ·ICETEK-DM642-PCI 评估板构成第48-52页
     ·DM642 地址空间分配第52页
     ·DM642 数据访问流程第52-53页
   ·软件开发环境及流程第53-55页
     ·CCS 软件介绍第54页
     ·CCS 编程环境语言介绍第54-55页
     ·CCS 平台上软件开发流程第55页
   ·软件开发框架第55-58页
     ·DSP/BIOS 框架第56页
     ·基于DSP/BIOS 的程序开发流程第56-57页
     ·DSP/BIOS 程序的启动过程第57-58页
   ·疵点检测软件设计第58-62页
     ·软件设计思路第58-59页
     ·图像采集模块第59-60页
     ·BMP 文件获取模块第60页
     ·疵点检测模块第60-61页
     ·图像保存模块第61-62页
     ·图像显示模块第62页
   ·疵点检测结果第62-63页
   ·小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-66页
   ·论文工作总结第64-65页
   ·论文展望第65-66页
参考文献第66-69页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第69-70页
致谢第70页

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