基于纹理分析的目标识别技术的研究与开发
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第7页 |
| ·图像纹理分析研究现状 | 第7-13页 |
| ·统计法 | 第8-10页 |
| ·频谱法 | 第10-13页 |
| ·模型法 | 第13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 周期性纹理图像上的突变特征表示 | 第15-27页 |
| ·奇异性分析与突变特征检测 | 第15-18页 |
| ·函数的奇异性分析 | 第15-16页 |
| ·小波变换与信号奇异性检测 | 第16页 |
| ·图像的二维小波分解 | 第16-18页 |
| ·自适应小波构造方法 | 第18-22页 |
| ·基于参数模型的小波基构造 | 第19-21页 |
| ·基于遗传算法的小波基寻优 | 第21-22页 |
| ·优化结果验证 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 经编机在线瑕疵检测 | 第27-37页 |
| ·织物纹理的特征提取 | 第27-29页 |
| ·织物图像子窗口分割 | 第27-28页 |
| ·分割窗口内的特征值提取 | 第28-29页 |
| ·织物图像的瑕疵分割 | 第29-30页 |
| ·经编机在线检测实验 | 第30-35页 |
| ·实验设备 | 第30-33页 |
| ·检测方案 | 第33页 |
| ·实验结果分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 带图案纹理的布匹检测 | 第37-45页 |
| ·背景 | 第37-38页 |
| ·规则带分析方法 | 第38-40页 |
| ·瑕疵检测算法 | 第40-42页 |
| ·算法方案 | 第40-41页 |
| ·分水岭算法 | 第41-42页 |
| ·实验分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·总结 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53页 |
