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刀具图像轮廓特征检测

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-20页
   ·研究背景第10页
   ·计算机视觉测量技术第10-13页
     ·计算机视觉测量技术研究现状第11-13页
     ·计算机视觉测量技术发展趋势第13页
   ·刀具参数测量技术的研究现状第13-16页
     ·国内外刀具参数测量方法研究现状第13-14页
     ·国内外刀具参数测量设备研究现状第14-16页
   ·课题研究的目的和意义第16页
   ·课题研究的主要工作及结构安排第16-20页
     ·课题研究的主要工作第17-18页
     ·论文章节安排第18-20页
2 图像边缘检测算法第20-37页
   ·前期预处理第20-26页
     ·彩图灰度化第20-22页
     ·中值滤波第22-23页
     ·增强处理第23-26页
   ·像素边缘检测算法第26-28页
   ·高斯亚插值像素边缘检测算法第28-30页
     ·算法分析第28-29页
     ·方形孔径采样定理第29-30页
     ·算法存在的问题第30页
   ·优化的高斯插值亚像素边缘检测算法第30-33页
     ·插值方向的选取第30-32页
     ·插值函数的选择第32-33页
   ·实验结果及分析第33-36页
     ·拟合实验第33-34页
     ·旋转不变性实验第34-35页
     ·算法对比实验第35页
     ·验证实验第35-36页
   ·本章小结第36-37页
3 图像轮廓提取算法第37-57页
   ·轮廓提取算法研究现状第37-41页
     ·先验知识法第37页
     ·数学形态学法第37-38页
     ·梯度法第38页
     ·水平集法第38-40页
     ·神经动力学法第40页
     ·活动轮廓法第40-41页
   ·基于Snake模型的边缘轮廓提取第41-46页
     ·模型基本思想第41页
     ·建立数学模型第41-42页
     ·模型工作原理第42-43页
     ·算法实现第43-44页
     ·实验及分析第44-46页
   ·GVF Snake模型轮廓提取算法第46-49页
     ·GVF Snake模型第46页
     ·模型求解第46-48页
     ·实验及分析第48-49页
   ·基于改进分水岭算法Snake模型轮廓提取方法第49-53页
     ·分水岭算法思想第49-50页
     ·分水岭算法实现第50-51页
     ·分水岭算法改进第51-52页
     ·确定Snake模型初始轮廓第52-53页
   ·实验与结果分析第53-56页
   ·本章小结第56-57页
4 图像角点检测算法第57-83页
   ·角点检测算法概述第57-61页
     ·角点检测算法的特点第57-58页
     ·角点检测算法思想第58-60页
     ·角点检测算法的判定准则第60页
     ·角点检测算法的特点第60-61页
   ·Harris角点检测算法及优化第61-67页
     ·Harris角点检测算法第61-64页
     ·改进的Harris角点检测算法第64-65页
     ·实验及分析第65-67页
   ·Susan角点检测算法及优化第67-73页
     ·Susan角点检测算法原理第67-68页
     ·优化的Susan角点检测算法第68-71页
     ·实验及分析第71-73页
   ·本文改进的角点检测算法第73-75页
   ·实验结果与分析第75-82页
     ·角点定位检测第75-77页
     ·噪声稳定性检测第77-78页
     ·与其他角点检测算法的比较第78-79页
     ·实际采集图像实验第79-82页
   ·本章小结第82-83页
5 刀具参数测量与分析第83-90页
   ·直线拟合第84-85页
   ·长度测量第85-86页
     ·刀具长度测量方法第85页
     ·刀具长度测量的实验数据第85-86页
   ·角度测量第86-87页
     ·刀具角度测量方法第86页
     ·刀具角度测量的实验数据第86-87页
   ·直径测量第87-89页
     ·刀具直径测量方法第87-89页
     ·刀具直径测量的实验数据第89页
   ·本章小结第89-90页
6 结论第90-92页
   ·结论第90页
   ·展望第90-92页
参考文献第92-96页
攻读硕士学位期间发表的论文第96-97页
致谢第97-99页

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