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集装箱箱号的图像预处理关键技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-19页
    1.1 选题背景及意义第10-12页
        1.1.1 选题背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 图像预处理研究现状第12-15页
        1.2.2 研究现状综述第15-16页
    1.3 论文主要研究内容第16-17页
    1.4 研究方法与框架第17-19页
        1.4.1 研究方法第17页
        1.4.2 论文框架第17-19页
2 集装箱图像阴影及模糊形成机理分析研究第19-25页
    2.1 集装箱图像特点介绍第19-20页
        2.1.1 集装箱图像采集方式第19页
        2.1.2 集装箱图像特点分析第19-20页
    2.2 图像阴影形成机理第20-22页
        2.2.1 阴影的形成原理第20-21页
        2.2.2 阴影的几何性质第21页
        2.2.3 阴影的光谱特性第21-22页
    2.3 图像模糊形成机理第22-24页
        2.3.1 图像模糊过程分析第22-23页
        2.3.2 图像模糊退化模型第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
3 集装箱图像阴影消除方法研究第25-38页
    3.1 典型图像阴影去除方法第25-29页
        3.1.1 基于泊松方程的阴影消除方法第25-26页
        3.1.2 基于阴影因子估算的阴影消除方法第26-29页
    3.2 基于集装箱本征图像的双边滤波阴影消除方法第29-34页
        3.2.1 本征图像第29-30页
        3.2.2 双边滤波第30页
        3.2.3 图像的3-D本征图像获取第30-34页
        3.2.4 恢复3-D本征图像光照第34页
    3.3 集装箱图像阴影消除实验第34-37页
    3.4 本章小结第37-38页
4 集装箱图像运动模糊复原方法研究第38-47页
    4.1 集装箱图像运动模糊角度参数优化第38-41页
        4.1.1 运动模糊角度参数计算第38-39页
        4.1.2 模糊角度参数估计优化第39-40页
        4.1.3 改进后方法对比第40-41页
    4.2 集装箱图像运动模糊长度参数优化第41-43页
        4.2.1 两种运动长度估计方法第41-43页
        4.2.2 改进自适应模糊长度估计第43页
    4.3 基于运动模糊参数的维纳滤波图像复原方法第43-44页
    4.4 集装箱图像运动模糊复原实验第44-46页
    4.5 本章小结第46-47页
5 集装箱图像色彩增强方法研究第47-57页
    5.1 彩色图像增强方法介绍第47-51页
        5.1.1 彩色图像空间第47-49页
        5.1.2 几种常见的彩色图像增强的方法第49-51页
    5.2 基于改进Retinex算法的集装箱图像色彩增强方法第51-54页
        5.2.1 传统Retinex算法第51-52页
        5.2.2 改进Retinex算法第52-53页
        5.2.3 集装箱图像色彩增强步骤第53-54页
    5.3 集装箱图像色彩增强实验第54-56页
    5.4 本章小结第56-57页
6 集装箱图像预处理应用研究第57-63页
    6.1 集装箱阴影图像预处理第57-59页
    6.2 集装箱模糊图像预处理第59-61页
    6.3 字符识别结果对比第61页
    6.4 字符识别结果分析第61-63页
7 总结与展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
攻读学位期间的研究成果第69页

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