基于计算机图像处理的板形识别研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题意义及其前景 | 第9-10页 |
| ·课题的来源 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的主要内容和各章安排 | 第13-14页 |
| 2 图像处理与板形识别理论基础 | 第14-20页 |
| ·计算机图像处理技术及其应用 | 第14-15页 |
| ·计算机图像的采集与数学表达 | 第15-17页 |
| ·板形识别基本概念 | 第17-20页 |
| ·板形的概念 | 第17页 |
| ·常见的几种板形缺陷模式 | 第17-18页 |
| ·板形的数学表示方法 | 第18-20页 |
| 3 图像预处理 | 第20-28页 |
| ·灰度图和灰度直方图 | 第20-21页 |
| ·直方图均衡化 | 第21-23页 |
| ·图像滤波去噪 | 第23-27页 |
| ·邻域平均法 | 第23-24页 |
| ·梯度倒数加权法 | 第24-25页 |
| ·中值滤波 | 第25-27页 |
| ·板形图像滤波实验及其分析 | 第27-28页 |
| 4 图像分割 | 第28-47页 |
| ·灰度值分割 | 第28-30页 |
| ·一阶边缘检测算子法 | 第30-32页 |
| ·Roberts 算子 | 第30-31页 |
| ·Sobel 算子 | 第31页 |
| ·Prewitt 边缘检测算子 | 第31-32页 |
| ·二阶边缘检测算子法 | 第32-35页 |
| ·Kirsch 算子 | 第32-33页 |
| ·Laplace 算子与LoG 算子 | 第33-35页 |
| ·Canny 算子 | 第35页 |
| ·多尺度小波变换边缘检测法 | 第35-45页 |
| ·二维小波基本变换 | 第36页 |
| ·多尺度分析 | 第36-39页 |
| ·B-样条双正交小波 | 第39-41页 |
| ·多尺度小波变换边缘检测 | 第41-45页 |
| ·板形图像分割算法比较 | 第45-47页 |
| 5 板形的识别 | 第47-51页 |
| ·模式识别基本原理 | 第47-48页 |
| ·板形识别算法的设计 | 第48-51页 |
| ·Hough 变换 | 第48-50页 |
| ·板形识别分类决策树的构建 | 第50-51页 |
| 6 板形识别系统总体设计 | 第51-57页 |
| ·系统硬件设计说明 | 第51-53页 |
| ·系统软件设计说明 | 第53-57页 |
| ·软件设计总体结构 | 第54-56页 |
| ·系统软件方案的确定 | 第56-57页 |
| 7 结论与展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62-63页 |
| 独创性声明 | 第63页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第63页 |
