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基于激光笔交互的多媒体播放技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·课题研究的背景及意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-13页
   ·本课题的研究任务及内容第13-14页
   ·论文的结构安排第14-16页
第2章 激光笔交互系统的设计第16-24页
   ·系统硬件的设计第16-17页
     ·视频采集卡第16-17页
     ·CCD 摄像头第17页
   ·系统的软件设计第17-23页
     ·视频的采集和摄像头的畸变校正第18-20页
     ·操作区域的设定与提取第20-21页
     ·光点的检测及其坐标提取第21页
     ·轨迹的识别与动作的实现第21-23页
   ·系统综述第23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 操作区域的提取第24-34页
   ·操作区域检测预处理第24-28页
     ·灰度化处理第25-26页
     ·边缘检测第26-28页
   ·改进的 Hough 变换检测操作区域原理第28-32页
     ·Hough 变换的基本思想第28-30页
     ·改进的 Hough 变换检测操作区域第30-32页
   ·实验结果第32页
   ·本章小结第32-34页
第4章 激光笔光点的检测和坐标变换第34-48页
   ·小目标及其检测算法概述第34-36页
     ·小目标及其特征第34-35页
     ·运动的小目标检测算法特征第35-36页
   ·光点检测的算法原理第36-42页
     ·图像的 RGB 到 HIS 变换第37-38页
     ·灰度形态学变换第38-41页
     ·PNLOG 算子第41-42页
   ·光点检测算法的实现第42-44页
     ·目标的探测第42-43页
     ·后续的检测第43-44页
   ·光点坐标的转换第44-46页
     ·坐标的倾斜校正第44-45页
     ·坐标系的变换第45-46页
   ·激光笔光点检测算法实验结果及评价第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第5章 轨迹的识别与动作的实现第48-68页
   ·轨迹识别技术概述第48-53页
     ·轨迹识别算法分类第48-49页
     ·几种典型的轨迹识别算法简介第49-53页
   ·激光笔轨迹特征的提取第53-58页
     ·特征提取概述第53-54页
     ·激光笔轨迹特征量的选择第54页
     ·轨迹坐标的处理第54-55页
     ·方向向量的提取第55-57页
     ·方向向量的处理第57-58页
     ·其他特征信息的加入第58页
   ·基于 BP 神经网络的轨迹识别第58-63页
     ·BP 神经网络的设计第58-60页
     ·BP 神经网络的学习过程第60-62页
     ·BP 神经网络学习的改进第62-63页
   ·BP 神经网络识别结果第63-64页
   ·动作的实现第64-67页
     ·上、下翻页的实现第65页
     ·链接点的实现第65-66页
     ·鼠标和画笔状态转换的实现第66页
     ·擦出墨迹的实现第66-67页
   ·本章小结第67-68页
结论第68-70页
参考文献第70-74页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第74-75页
致谢第75-76页
作者简介第76页

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