基于脉冲耦合神经网络的布匹瑕疵检测
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 引言 | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文主要工作内容 | 第11-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 2 脉冲耦合神经网络 | 第14-20页 |
| ·脉冲耦合神经网络简介 | 第14-15页 |
| ·脉冲耦合神经网络模型 | 第15-17页 |
| ·脉冲耦合神经网络在图像处理中应用 | 第17-19页 |
| ·脉冲耦合神经网络与图像分割 | 第18-19页 |
| ·脉冲耦合神经网络与图像特征提取 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于脉冲耦合神经网络的图像分割 | 第20-27页 |
| ·图像分割简介 | 第20-22页 |
| ·最小交叉熵分割算法 | 第22-23页 |
| ·脉冲耦合神经网络参数设置 | 第23-24页 |
| ·实验仿真结果与分析 | 第24-26页 |
| ·实验中参数设置 | 第24页 |
| ·简单花纹布匹图像分割 | 第24-25页 |
| ·复杂花纹布匹图像分割 | 第25-26页 |
| ·实验结果分析 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 基于脉冲耦合神经网络的布匹瑕疵检测 | 第27-39页 |
| ·瑕疵算法结构 | 第27-28页 |
| ·图像特征提取 | 第28-29页 |
| ·基于脉冲耦合神经网络特征提取方法简述 | 第28页 |
| ·点火时间序列 | 第28-29页 |
| ·信息熵时间序列 | 第29页 |
| ·相似性度量 | 第29-30页 |
| ·实验仿真结果与分析 | 第30-38页 |
| ·简单花纹布匹图像特征提取实验仿真结果 | 第30-34页 |
| ·复杂花纹布匹图像特征提取实验仿真结果 | 第34-37页 |
| ·实验结果分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 具有复杂花纹布匹的瑕疵检测算法 | 第39-48页 |
| ·交叉皮层模型(ICM) | 第39-40页 |
| ·脉冲耦合神经网络与交叉皮层模型之间的关系 | 第40-41页 |
| ·基于交叉皮层模型的图像分割 | 第41-43页 |
| ·交叉皮层模型参数设置 | 第41页 |
| ·实验仿真结果与分析 | 第41-43页 |
| ·基于交叉皮层模型的布匹瑕疵检测 | 第43-44页 |
| ·实验仿真结果与分析 | 第44-47页 |
| ·实验仿真结果 | 第44-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 6 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·本文的主要贡献 | 第48-49页 |
| ·课题中存在的问题及进一步研究需求 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
