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基于图像处理的药液可见异物检测

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
目录第7-9页
1 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 研究内容及章节安排第13-16页
2 药液图像预处理第16-28页
    2.1 引言第16-17页
    2.2 有效检测区域标定第17-18页
    2.3 异物目标与背景像素特性分析第18-20页
    2.4 基于双边滤波器的背景估计第20-27页
        2.4.1 双边滤波器第20-22页
        2.4.2 基于时空双边滤波器的背景估计第22-24页
        2.4.3 实验与分析第24-27页
    2.5 本章小结第27-28页
3 药液异物目标分割与特征提取第28-44页
    3.1 引言第28页
    3.2 Tsallis熵阈值法第28-31页
        3.2.1 Tsallis熵阈值法第28-29页
        3.2.2 二维Tsallis熵阈值法第29-31页
    3.3 基于差分进化的三维Tsallis熵异物目标分割第31-38页
        3.3.1 三维Tsallis熵异物目标分割第31-34页
        3.3.2 基于差分进化算法的三维Tsallis熵阈值优化第34-35页
        3.3.3 实验与分析第35-38页
    3.4 连通域标记及特征提取第38-43页
        3.4.1 形态学处理第39-40页
        3.4.2 连通域标记第40-42页
        3.4.3 异物目标特征提取第42-43页
    3.5 本章小结第43-44页
4 基于运动连续性AP算法的可见异物识别第44-73页
    4.1 引言第44-45页
    4.2 近邻传播聚类算法第45-47页
    4.3 改进的近邻传播聚类算法第47-64页
        4.3.1 基于测地距离的相似性度量第49-52页
        4.3.2 运动连续性近邻传播模型第52-55页
        4.3.3 运动连续性近邻传播算法信息传递第55-64页
    4.4 异物目标判断第64-65页
    4.5 实验与结果分析第65-72页
        4.5.1 运动连续性AP与标准AP性能比较第66-70页
        4.5.2 运动连续性AP异物检测性能第70-72页
    4.6 本章小结第72-73页
5 结论与展望第73-75页
    5.1 结论第73-74页
    5.2 展望第74-75页
参考文献第75-81页
攻读硕士学位期间主要研究成果第81-82页
致谢第82页

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