基于图像处理的棒材计数的开发研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·图像识别的概念与模型 | 第11-12页 |
| ·棒材计数系统的国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外的研究现状 | 第12页 |
| ·国内的研究现状 | 第12-15页 |
| ·论文的研究内容与组织 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 实验设备的组成 | 第17-23页 |
| ·软件系统组成 | 第17页 |
| ·软件系统功能流程图 | 第17页 |
| ·软件支持 | 第17页 |
| ·硬件系统组成 | 第17-22页 |
| ·摄像头的选择 | 第18-20页 |
| ·图像采集卡 | 第20-21页 |
| ·计算机配置 | 第21页 |
| ·实验所用光源 | 第21页 |
| ·实验模型功能图 | 第21-22页 |
| ·棒材图像采集要求 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 采集图像及图像预处理 | 第23-51页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·图像采集 | 第23-29页 |
| ·图像色彩空间的聚类性及选择 | 第24-28页 |
| ·图像剪切与格式转化 | 第28-29页 |
| ·基于数学形态学的图像背景噪声清除算法 | 第29-34页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·基于灰度骨架变换的方法概述 | 第29-32页 |
| ·方法的实现 | 第32-33页 |
| ·针对特定图像背景的方法改进 | 第33-34页 |
| ·图像增强 | 第34-39页 |
| ·图像增强概述 | 第34-35页 |
| ·直方图均衡化 | 第35-39页 |
| ·图像平滑 | 第39-40页 |
| ·图像锐化 | 第40-43页 |
| ·空间域图像锐化的方法 | 第40页 |
| ·图像模糊的机理及解决方法 | 第40-43页 |
| ·同态滤波 | 第43-45页 |
| ·图像分割 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 边缘检测 | 第51-57页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·经典口边位检测方法 | 第51-52页 |
| ·差分图像边缘检测方法 | 第51页 |
| ·梯度图像边缘检测方法 | 第51页 |
| ·基于一阶微分的图像边缘检测方法 | 第51-52页 |
| ·基于二阶微分的图像边缘检测方法 | 第52页 |
| ·图像边缘检测算子的比较 | 第52-54页 |
| ·Roberts算子 | 第52页 |
| ·Laplacian算子 | 第52页 |
| ·Canny算子 | 第52-53页 |
| ·实验结果对比分析 | 第53-54页 |
| ·常用图像边缘检测的其他方法 | 第54-55页 |
| ·基于数学形态学的图像边缘检测方法 | 第54页 |
| ·基于小波变换的图像边缘检测方法 | 第54-55页 |
| ·基于神经网络的图像边缘检测方法 | 第55页 |
| ·基于模糊理论的边缘检测方法 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 类圆目标的检测 | 第57-65页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·原理 | 第57-58页 |
| ·算法 | 第58-59页 |
| ·直径的估计 | 第58页 |
| ·类圆心的确定 | 第58页 |
| ·等效半径的确定 | 第58页 |
| ·类圆的判定 | 第58-59页 |
| ·棒材粘连时处理方法 | 第59-63页 |
| ·相关算法原理 | 第59-60页 |
| ·新算法的原理 | 第60-61页 |
| ·算法实现 | 第61-62页 |
| ·实验结果 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·论文结论 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
