图像二值化方法研究及其在监控识别系统中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第12-15页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·发展趋势 | 第14-15页 |
| ·存在的问题与难点 | 第15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 二值化相关研究综述 | 第17-27页 |
| ·直方图技术 | 第17-18页 |
| ·空间域图像增强技术 | 第18-21页 |
| ·平滑滤波 | 第18-19页 |
| ·锐化滤波 | 第19-21页 |
| ·基于全局阈值的二值化技术 | 第21-23页 |
| ·最大类间方差法(Otsu法) | 第21-22页 |
| ·最大熵法 | 第22-23页 |
| ·基于局部阈值的二值化技术 | 第23-24页 |
| ·bemsen算法 | 第23-24页 |
| ·Niblack算法 | 第24页 |
| ·特殊的二值化技术 | 第24-26页 |
| ·基于边缘的二值化算法 | 第24-25页 |
| ·基于区域的二值化算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于直方图投影的二维Otsu快速算法 | 第27-38页 |
| ·二维Otsu阈值分割方法 | 第27-30页 |
| ·二维统计直方图原理 | 第27-28页 |
| ·二维Otsu算法 | 第28-30页 |
| ·二维Otsu算法的特点与不足 | 第30页 |
| ·基于直方图投影的二维Otsu快速算法 | 第30-34页 |
| ·二维统计直方图投影算法 | 第30-32页 |
| ·新的二维阈值搜索算法 | 第32-33页 |
| ·快速算法 | 第33-34页 |
| ·算法复杂度分析 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35-37页 |
| ·分割效果 | 第35-36页 |
| ·分割速度 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于目标估计和灰关联增强的二值化算法 | 第38-46页 |
| ·Gato二值化算法 | 第38-39页 |
| ·Gato算法原理 | 第38-39页 |
| ·Gato算法分析 | 第39页 |
| ·灰关联分析原理 | 第39-40页 |
| ·基于目标估计和灰关联增强的二值化算法 | 第40-43页 |
| ·基于修正均值滤波的目标估计 | 第40-42页 |
| ·用灰关联增强算法进行局部增强 | 第42-43页 |
| ·使用二维Otsu快速算法二值化 | 第43页 |
| ·实验结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 视频监控识别系统的设计与实现 | 第46-55页 |
| ·系统概述 | 第46-47页 |
| ·系统工作环境 | 第47-48页 |
| ·系统硬件环境 | 第47页 |
| ·系统软件环境 | 第47-48页 |
| ·系统组成及工作流程 | 第48-49页 |
| ·系统模块实现 | 第49-53页 |
| ·图像获取 | 第49页 |
| ·预处理 | 第49-50页 |
| ·庄闲板处理与识别 | 第50-51页 |
| ·牌靴处理与识别 | 第51页 |
| ·扑克牌处理与识别 | 第51-53页 |
| ·运行实例 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 总结 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第62页 |
