安全玻璃碎片检测与识别方法研究
| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·课题的背景 | 第8-11页 |
| ·安全玻璃强制检验的内容 | 第8-9页 |
| ·碎片状态试验 | 第9-10页 |
| ·课题的应用前景 | 第10-11页 |
| ·图像处理在玻璃碎片检测与识别中的应用 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-16页 |
| ·原始图像的采集 | 第12-14页 |
| ·玻璃碎片图像处理过程分析 | 第14页 |
| ·章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第16-30页 |
| ·关键技术 | 第16-21页 |
| ·图像分割技术概述 | 第16页 |
| ·图像分割在图像技术中的地位 | 第16-17页 |
| ·图像分割的定义 | 第17-18页 |
| ·图像分割的分类 | 第18-21页 |
| ·数学形态学基本理论 | 第21-25页 |
| ·数学形态学的基本运算 | 第22-23页 |
| ·数学形态学的应用 | 第23-25页 |
| ·真彩色位图到灰度图的转换 | 第25-27页 |
| ·彩色位图转换到灰度图的关键点 | 第25-27页 |
| ·实验结果 | 第27页 |
| ·玻璃碎片灰度图像的特点 | 第27-30页 |
| ·玻璃碎片图像灰度特点分析 | 第27-28页 |
| ·背景灰度分布区间的动态确定方法 | 第28-30页 |
| 第三章 玻璃碎片缝隙线的检测 | 第30-39页 |
| ·传统微分边缘检测 | 第30-34页 |
| ·差分边缘检测 | 第31页 |
| ·Robert 算子 | 第31-32页 |
| ·Sobel 算子 | 第32-33页 |
| ·缝隙线的微分检测结果 | 第33-34页 |
| ·梯度图像二值化 | 第34-35页 |
| ·缝隙线生长算法 | 第35-39页 |
| ·缝隙线补充算法 | 第35-36页 |
| ·去除噪声算法 | 第36-37页 |
| ·原始灰度图像数据的使用方法 | 第37-39页 |
| 第四章 玻璃碎片的识别 | 第39-51页 |
| ·原始距离函数的计算 | 第39-40页 |
| ·距离函数的定义 | 第39-40页 |
| ·计算距离函数的方法 | 第40页 |
| ·原始距离函数图像的灰度重建 | 第40-47页 |
| ·二值重建 | 第40-42页 |
| ·灰度重建 | 第42-44页 |
| ·灰度重建算法的实现 | 第44-45页 |
| ·原始距离函数的灰度重建 | 第45-47页 |
| ·基于链码的分水岭分割 | 第47-51页 |
| ·分水岭变换概述 | 第47-48页 |
| ·基于链码的分水岭变换 | 第48-50页 |
| ·分割结果映射至原始灰度图像 | 第50-51页 |
| 第五章 系统实现与实验结果分析 | 第51-58页 |
| ·系统实现 | 第51-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-58页 |
| ·实验结果 | 第54-57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-58页 |
| 第六章 全文总结及展望 | 第58-60页 |
| ·全文总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 主要参考文献 | 第62-64页 |
