| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 模式识别技术的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 条形码识别技术的研究现状 | 第13页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文总体安排 | 第14-15页 |
| 第二章 条形码图像的采集与处理 | 第15-27页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 条形码图像处理方案 | 第15-16页 |
| 2.3 条形码图像的采集 | 第16-17页 |
| 2.3.1 便携式手持设备 | 第16页 |
| 2.3.2 基于Android系统的图像采集 | 第16-17页 |
| 2.4 扫描软件 | 第17-18页 |
| 2.5 条形码的扫描方向 | 第18-19页 |
| 2.6 条码图像倾斜矫正 | 第19-21页 |
| 2.6.1 基于Hough变换的图像倾斜校正 | 第20-21页 |
| 2.6.2 条码图像倾斜矫正的具体步骤与处理效果 | 第21页 |
| 2.7 条形码译码 | 第21-25页 |
| 2.7.1 条形码译码的基本原理 | 第21-22页 |
| 2.7.2 条形码的译码方法 | 第22-25页 |
| 2.8 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于支持向量机的中值滤波方法研究 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 图像去噪处理 | 第27-28页 |
| 3.3 中值滤波去噪法 | 第28-31页 |
| 3.3.1 中值滤波算法原理 | 第28-29页 |
| 3.3.2 中值滤波算法去噪处理图像效果 | 第29-30页 |
| 3.3.3 中值滤波算法优缺点分析 | 第30-31页 |
| 3.4 支持向量机去噪 | 第31-33页 |
| 3.4.1 支持向量机的分类与回归 | 第31-33页 |
| 3.4.2 支持向量机的图像滤波去噪算法优缺点分析 | 第33页 |
| 3.5 基于支持向量机改进中值滤波算法 | 第33-38页 |
| 3.5.1 基于支持向量机改进中值滤波算法的实现 | 第34-36页 |
| 3.5.2 基于支持向量机改进中值滤波算法去噪处理图像效果 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 图像二值化 | 第39-48页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 图像二值化 | 第39-44页 |
| 4.2.1 Ostu算法二值化 | 第39-40页 |
| 4.2.2 Bernsen算法二值化 | 第40-42页 |
| 4.2.3 两种二值化算法处理效果比较以及算法选取 | 第42-44页 |
| 4.3 基于ostu自适应阈值选取算法 | 第44-47页 |
| 4.3.1 Ostu阈值分割算法 | 第44-45页 |
| 4.3.2 基于自适应的阈值选取改进Ostu算法实现 | 第45-46页 |
| 4.3.3 算法复杂度 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 条形码处理效果以及系统实现 | 第48-55页 |
| 5.1 引言 | 第48页 |
| 5.2 条形码图片处理效果以及评价指标 | 第48-50页 |
| 5.2.1 基于中值滤波算法以及本文改进算法的条形码去噪处理 | 第48-49页 |
| 5.2.2 条形码二值化处理 | 第49-50页 |
| 5.3 系统实现 | 第50-54页 |
| 5.3.1 物资管理系统的工作流程 | 第50-51页 |
| 5.3.2 系统通信协议解析 | 第51页 |
| 5.3.3 手机端的整体设计 | 第51-53页 |
| 5.3.4 手机端实现流程 | 第53页 |
| 5.3.5 手机端实现界面 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读学位期间科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
