动车组异常图像识别算法及应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 动车组异常图像识别国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第10-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 常用异常图像识别方法 | 第13-20页 |
| 2.1 图像匹配 | 第13-17页 |
| 2.2 阈值分割 | 第17-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 特征选择与特征区域定位 | 第20-29页 |
| 3.1 引言 | 第20-21页 |
| 3.2 特征选取 | 第21-24页 |
| 3.3 特征区域定位 | 第24-25页 |
| 3.4 图像的分块读取 | 第25-26页 |
| 3.5 算法性能分析 | 第26-28页 |
| 3.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 基于显著边缘的动车组图像匹配算法 | 第29-37页 |
| 4.1 引言 | 第29页 |
| 4.2 特征提取 | 第29-33页 |
| 4.3 特征匹配 | 第33页 |
| 4.4 算法流程 | 第33-34页 |
| 4.5 算法性能分析 | 第34-36页 |
| 4.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 5 基于边缘投影的动车组图像匹配算法 | 第37-44页 |
| 5.1 引言 | 第37页 |
| 5.2 特征提取与特征匹配 | 第37-39页 |
| 5.3 基于距离变换的相似性度量方法 | 第39-41页 |
| 5.4 算法流程 | 第41-42页 |
| 5.5 算法性能分析 | 第42-43页 |
| 5.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 6 动车组图像异常识别 | 第44-55页 |
| 6.1 引言 | 第44页 |
| 6.2 消除图像几何形变 | 第44-46页 |
| 6.3 去除图像光照变化 | 第46-47页 |
| 6.4 基于窗.投票的异常区域检测方法 | 第47-50页 |
| 6.5 参数选择 | 第50-53页 |
| 6.6 算法性能分析 | 第53-54页 |
| 6.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 7 工作总结和展望 | 第55-57页 |
| 7.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 7.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 攻读学位期间发表论文目录 | 第62页 |
