摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 论文背景与意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
1.2.1 Hough 变换研究现状 | 第12-14页 |
1.2.2 非 Hough 变换思想的曲线检测方法 | 第14-15页 |
1.3 论文所完成的工作以及达到的目标 | 第15-17页 |
第2章 Hough 变换曲线检测概述 | 第17-31页 |
2.1 标准 Hough 变换 | 第17-23页 |
2.1.1 标准 Hough 变换原理与基本思想 | 第17-19页 |
2.1.2 标准 Hough 变换提取直线的实现方法 | 第19-21页 |
2.1.3 Hough 变换检测圆与椭圆 | 第21-23页 |
2.1.4 标准 Hough 变换的缺陷 | 第23页 |
2.2 改进的 Hough 变换方法 | 第23-30页 |
2.2.1 随机方法的 Hough 变换 | 第24-25页 |
2.2.2 基于聚合的 Hough 变换 | 第25-26页 |
2.2.3 广义 Hough 变换 | 第26-27页 |
2.2.4 Hough 变换的加权方法 | 第27-30页 |
2.3 本章小结 | 第30-31页 |
第3章 基于图像特征的 Hough 变换加权方法 | 第31-52页 |
3.1 基于 Harris 角点响应的加权方法 | 第31-35页 |
3.1.1 Harris 角点响应概述 | 第31-34页 |
3.1.2 加权方法的实现 | 第34-35页 |
3.2 基于 SUSAN 算法的加权方法 | 第35-37页 |
3.2.1 SUSAN 算法概述 | 第35-36页 |
3.2.2 加权方法的实现 | 第36-37页 |
3.3 基于视觉显著性的加权方法 | 第37-41页 |
3.3.1 视觉显著性概述 | 第37-38页 |
3.3.2 基于频域调整的视觉性显著性方法 | 第38-39页 |
3.3.3 加权方法的实现 | 第39-41页 |
3.4 不同加权方法的比较 | 第41-51页 |
3.4.1 Harris 算子加权方法与标准 Hough 变换的对比 | 第42-44页 |
3.4.2 SUSAN 算子加权方法与标准 Hough 变换的对比 | 第44-48页 |
3.4.3 视觉显著性加权方法与标准 Hough 变换的对比 | 第48-50页 |
3.4.4 各加权算法与标准 Hough 变换的对比 | 第50-51页 |
3.5 本章小结 | 第51-52页 |
第4章 基于二值图像邻域加权的直线 Hough 变换 | 第52-64页 |
4.1 二值图像的在线离线比 | 第52-55页 |
4.1.1 在线位置与离线位置 | 第52-54页 |
4.1.2 二值图像在线离线比的定义及其数学表达 | 第54-55页 |
4.2 基于二值图像在线离线比的 Hough 变换加权方法 | 第55-60页 |
4.2.1 基于 OOR 加权的直线 Hough 变换 | 第56-57页 |
4.2.2 基于 LVOOR 加权的直线 Hough 变换 | 第57-60页 |
4.3 实验结果及讨论 | 第60-62页 |
4.4 本章小结 | 第62-64页 |
第5章 一种基于改进 PHT 的采样方法 | 第64-73页 |
5.1 概率 Hough 变换 | 第64页 |
5.2 改进算法的基本思想及其实现步骤 | 第64-69页 |
5.2.1 改进算法的基本思想 | 第64-67页 |
5.2.2 改进算法的实现步骤 | 第67-69页 |
5.3 实验结果及讨论 | 第69-71页 |
5.4 本章小结 | 第71-73页 |
第6章 Hough 变换在指针式仪表读数中的应用 | 第73-86页 |
6.1 自动读数的整体设计方案 | 第73-74页 |
6.2 图像预处理的方法 | 第74-77页 |
6.2.1 彩色图像及其灰度化 | 第74页 |
6.2.2 边缘检测算子的选择 | 第74-76页 |
6.2.3 图像的阈值分割 | 第76-77页 |
6.3 指针提取的方法 | 第77-83页 |
6.3.1 传统算法提取指针的缺陷 | 第77-78页 |
6.3.2 加权 Hough 变换的指针定位 | 第78-80页 |
6.3.3 改进最小二乘法的直线拟合 | 第80-83页 |
6.4 指针式仪表的自动读数 | 第83-84页 |
6.5 本章小结 | 第84-86页 |
总结与展望 | 第86-88页 |
参考文献 | 第88-94页 |
致谢 | 第94-95页 |
附录 A 攻读硕士期间取得的学术成果 | 第95页 |