| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·数字图像处理的主要内容及发展动向 | 第11-13页 |
| ·数字图像处理的主要内容 | 第11-12页 |
| ·数字图像处理的发展动向 | 第12-13页 |
| ·课题背景简介 | 第13-14页 |
| ·本文主要内容及章节安排 | 第14-16页 |
| ·主要内容 | 第14-15页 |
| ·章节安排 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 数字图像处理算法文献综述 | 第17-33页 |
| ·图像滤波 | 第17-21页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·线性滤波器 | 第17-18页 |
| ·排序统计学滤波器 | 第18-20页 |
| ·小波滤波器 | 第20页 |
| ·形态滤波器 | 第20页 |
| ·基于子波变换的滤波器 | 第20-21页 |
| ·图像滤波小结 | 第21页 |
| ·图像分割 | 第21-28页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第22-25页 |
| ·基于区域分割的分割方法 | 第25-27页 |
| ·基于神经网络的分割方法 | 第27-28页 |
| ·基于数学形态学的分割方法 | 第28页 |
| ·分割算法小结 | 第28页 |
| ·字符识别 | 第28-32页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·模板匹配识别 | 第29-30页 |
| ·统计模式识别 | 第30-31页 |
| ·神经网络识别 | 第31页 |
| ·字符识别小结 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于灰度图像处理的钢坯标号实时识别 | 第33-49页 |
| ·引言 | 第33-35页 |
| ·标号实时识别系统设计 | 第35-38页 |
| ·系统的性能指标 | 第35-36页 |
| ·系统架构 | 第36-37页 |
| ·系统的工作流程 | 第37-38页 |
| ·基于灰度图像处理的实时识别算法设计 | 第38-46页 |
| ·图像预处理 | 第38-39页 |
| ·数字标号的提取 | 第39-42页 |
| ·数字标号的分割 | 第42-43页 |
| ·数字标号的识别 | 第43-45页 |
| ·辅助功能 | 第45-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-47页 |
| ·识别的准确性与识别时间分析 | 第46-47页 |
| ·算法分析 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于彩色图像处理的用于自动导引车辆的数字工位实时识别 | 第49-72页 |
| ·引言 | 第49-52页 |
| ·导航工位识别系统设计 | 第52-56页 |
| ·系统的性能指标 | 第52-53页 |
| ·系统架构 | 第53-55页 |
| ·系统的工作流程 | 第55-56页 |
| ·基于彩色图像处理的数字工位识别算法设计 | 第56-69页 |
| ·图像预处理 | 第56-57页 |
| ·数字工位的提取 | 第57-59页 |
| ·数字工位的校正 | 第59-61页 |
| ·数字工位的识别 | 第61-68页 |
| ·辅助功能 | 第68-69页 |
| ·实验结果及分析 | 第69-71页 |
| ·识别的准确性与识别时间分析 | 第69-70页 |
| ·算法分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 结论与展望 | 第72-74页 |
| ·论文工作总结 | 第72-73页 |
| ·工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-82页 |
| 作者简介 | 第82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |