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基于纹理的纸张计数研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 概论第8-11页
   ·课题研究背景及意义第8页
   ·国内外研究现状和展望第8-10页
   ·本论文所做的工作第10-11页
第二章 纸张纹理计数算法流程第11-31页
   ·基于小波的图像分析方法第11-17页
     ·傅立叶变换和信号处理第12页
     ·短时傅里叶变换第12-13页
     ·快速傅立叶变换第13-14页
     ·小波变换与图像处理第14-17页
   ·基于频域和纹理增强算法第17-20页
     ·Gabor 滤波器纹理增强第17-19页
     ·基于逐行扫描的边棱提取算法研究第19-20页
   ·形态学滤波纹理图像增强第20-24页
     ·形态学运算第20-21页
     ·灰度形态学第21-22页
     ·多结构元素运算第22页
     ·数学形态学在图像处理中的主要应用第22-24页
   ·纹理图像检测与分割第24-28页
     ·Otus 域值分割法第25页
     ·一维Otus 域值分割法第25-26页
     ·二维Otus 域值分割法第26-28页
   ·纹理统计与计数第28-30页
     ·差分统计方法第28-29页
     ·像素投影计数算法第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 纸张纹理图像方向检测算法第31-38页
   ·纸张叠层图像特点分析第31-32页
   ·纸张叠层图像频谱特征第32-33页
   ·纸张叠层图像频域方向检测第33-34页
     ·频域图像方向获取第33-34页
     ·自适应频域图像方向统计分析第34页
   ·纸张叠层图像空域倾斜检测第34-37页
     ·投影特性法倾斜检测第35-36页
     ·Hough 变换法方向检测第36-37页
   ·本章小结第37-38页
第四章 纸张纹理图像频域增强算法第38-43页
   ·逐行主频可信统计第39-40页
   ·十字滤波器增强第40-41页
   ·本章小结第41-43页
第五章 纸张纹理图像形态学增强算法第43-47页
   ·形态学纹理修复第43-44页
   ·形态学纹理去噪第44-45页
   ·结构元选取第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第六章 纸张纹理图像计数与统计第47-52页
   ·OTUS 二维属性直方图分割第47-49页
   ·图像旋转算法第49-51页
   ·本章小结第51-52页
总结和展望第52-54页
参考文献第54-57页
致谢第57-58页
攻读硕士期间发表的论文第58页

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