基于数字图像处理的碎纸币拼接方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外的相关研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文的研究内容以及章节安排 | 第13-16页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4.2 研究路线 | 第14页 |
| 1.4.3 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 纸币图像的获取及颜色特征提取 | 第16-34页 |
| 2.1 概述 | 第16页 |
| 2.2 图像的获取及预处理 | 第16-19页 |
| 2.2.1 图像的获取 | 第16-18页 |
| 2.2.2 图像预处理 | 第18-19页 |
| 2.3 颜色特征提取 | 第19-26页 |
| 2.4 边缘特征的提取 | 第26-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于图像匹配的碎片拼接 | 第34-54页 |
| 3.1 基于灰度互相关的图像匹配算法 | 第34-37页 |
| 3.2 图像旋转角的确定方法 | 第37-49页 |
| 3.2.1 灰度互相关算法计算旋转角 | 第37-44页 |
| 3.2.2 相位相关法计算旋转角 | 第44-48页 |
| 3.2.3 两种方法比较及优缺点 | 第48-49页 |
| 3.3 图像匹配 | 第49-53页 |
| 3.3.1 图像匹配的流程图 | 第49-51页 |
| 3.3.2 重叠检测 | 第51-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于轮廓特征的图像拼接 | 第54-67页 |
| 4.1 多边形近似描述目标轮廓 | 第54-59页 |
| 4.2 Freeman链码描述图像轮廓 | 第59-65页 |
| 4.3 两种轮廓描述方法比较 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 实验及分析 | 第67-90页 |
| 5.1 实际碎片图像拼接 | 第69-74页 |
| 5.1.1 匹配不成功的碎片拼接 | 第69-72页 |
| 5.1.2 拼接结果 | 第72页 |
| 5.1.3 旋转对图像匹配的影响 | 第72-74页 |
| 5.2 模拟碎片图像的拼接 | 第74-80页 |
| 5.2.1 碎片轮廓分析 | 第74-76页 |
| 5.2.2 产生具有一定相关性的噪声 | 第76-79页 |
| 5.2.3 模拟产生不同面值的碎片 | 第79-80页 |
| 5.3 单张纸币碎片的拼接 | 第80-82页 |
| 5.4 不同面值纸币碎片的拼接 | 第82-87页 |
| 5.5 评价方法 | 第87-88页 |
| 5.6 本章小结 | 第88-90页 |
| 总结与展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 作者简介 | 第97页 |
