| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-28页 |
| ·图像模式识别技术的现状与发展 | 第16-20页 |
| ·模式识别技术及其发展现状 | 第16-18页 |
| ·图像模式识别技术的研究现状和发展 | 第18-20页 |
| ·基于视觉的产品表面检测技术研究概况 | 第20-22页 |
| ·墙地砖计算机非接触式质量检测的研究与发展状况 | 第22-26页 |
| ·墙地砖自动质量检测的迫切性 | 第22页 |
| ·墙地砖自动缺陷检测技术研究现状 | 第22-26页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第26-28页 |
| 第二章 墙地砖灰度图像的去噪技术 | 第28-40页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·图像邻域平均法 | 第28-29页 |
| ·快速中值滤波器 | 第29-30页 |
| ·二级中心加权快速中值滤波 | 第30-31页 |
| ·基于非线性小波变换阈值法的图像去噪 | 第31-33页 |
| ·基于稀疏分布窗口的快速中值滤波器 | 第33-38页 |
| 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 彩色图像的去噪技术 | 第40-44页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·矢量中值滤波器及其算法速度的改进 | 第40-41页 |
| ·矢量中值滤波器 | 第40-41页 |
| ·矢量中值滤波器的快速算法改进 | 第41页 |
| ·均值滤波和矢量中值滤波的融合算法 | 第41-43页 |
| 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于墙地砖边界特征的配准方法研究 | 第44-55页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·CANNY算子及其应用 | 第44-47页 |
| ·Canny算子的性能与实现 | 第44-46页 |
| ·Canny算子在墙地砖边界提取中的应用 | 第46-47页 |
| ·基于RADON变换的边界检测 | 第47-50页 |
| ·Radon变换及其检测直线的基本原理 | 第47-48页 |
| ·Radon变换的特性 | 第48-49页 |
| ·Radon变换的墙地砖图像边界检测 | 第49-50页 |
| ·墙地砖的配准 | 第50-52页 |
| ·缺陷检测 | 第52-54页 |
| 木章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于互相关法的墙地砖精确配准方法的研究 | 第55-63页 |
| ·传统的互相关法 | 第55-56页 |
| ·互相关方法的改进 | 第56-58页 |
| ·互相关法在墙地砖精确配准中的应用 | 第58-61页 |
| ·墙地砖图像的精确配准 | 第58-59页 |
| ·实验结果及其分析 | 第59-61页 |
| 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 基于特征矢量判据的墙地砖自动视觉检测技术的研究 | 第63-78页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·基于共生矩阵差分统计的自动视觉检测方法 | 第64-68页 |
| ·纹理特征的提取方法 | 第64-65页 |
| ·共生矩阵 | 第65-66页 |
| ·差分统计 | 第66页 |
| ·差分统计的改进 | 第66-67页 |
| ·分类器矢量的构造 | 第67-68页 |
| ·基于改进的颜色直方图的墙地砖颜色缺陷检测技术研究 | 第68-73页 |
| ·基于改进的直方图的颜色特征提取 | 第68-69页 |
| ·局部累加直方图颜色特征的降维处理 | 第69-70页 |
| ·墙地砖颜色缺陷识别试验及结果分析 | 第70-73页 |
| ·结合颜色和纹理特征的墙地砖自动质量检测的研究 | 第73-76页 |
| ·共生矩阵纹理特征 | 第73-74页 |
| ·颜色统计特征 | 第74页 |
| ·结合纹理和颜色特征的检测分析 | 第74-76页 |
| 本章小结 | 第76-78页 |
| 第七章 小波分析和BP神经网络的墙地砖质量自动检测技术的研究 | 第78-90页 |
| ·引言 | 第78-79页 |
| ·小波变换基本概念 | 第79-83页 |
| ·二维小波变换及正交小波 | 第79-80页 |
| ·图像的正交小波分解 | 第80-81页 |
| ·小波分解的金字塔算法 | 第81-82页 |
| ·小波纹理特征 | 第82-83页 |
| ·基于小波的彩色随机纹理墙地砖的特征提取 | 第83-84页 |
| ·RGB空间的彩色纹理特征提取 | 第83页 |
| ·HSI空间的彩色纹理特征提取 | 第83-84页 |
| ·BP神经网络在墙地砖质量检测中的应用研究 | 第84-87页 |
| ·BP神经网络的原理及结构 | 第84-85页 |
| ·BP算法简介 | 第85-86页 |
| ·BP算法的改进 | 第86-87页 |
| ·改进的BP神经网络在墙地砖的自动质量检测中的应用 | 第87-89页 |
| 本章小结 | 第89-90页 |
| 第八章 SVM在墙地砖自动质量检测及分类中应用研究 | 第90-102页 |
| ·引言 | 第90页 |
| ·支持向量机(SVM)基本原理 | 第90-95页 |
| ·线性情况 | 第90-93页 |
| ·非线性情况 | 第93-95页 |
| ·基于SVM的墙地砖质量自动检测研究 | 第95-96页 |
| ·SVM多类分类方法 | 第96-98页 |
| ·SVM分类器的多类分类扩展思路 | 第96-97页 |
| ·常用的SVM多类分类算法介绍 | 第97-98页 |
| ·基于SVM的墙地砖颜色自动分类研究 | 第98-101页 |
| 本章小结 | 第101-102页 |
| 结论 | 第102-104页 |
| 1. 主要工作与创新之处 | 第102-103页 |
| 2. 今后工作展望 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-112页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114页 |
