| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8页 |
| 1. 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 织物组织结构识别发展历程和研究趋势 | 第16-18页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 关键技术与创新点 | 第19页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第19-21页 |
| 2 织物组织基础知识和算法研究概述 | 第21-27页 |
| 2.1 织物的基本概念 | 第21-24页 |
| 2.1.1 三原组织 | 第22-24页 |
| 2.2 数字图像处理与模式识别概述 | 第24-25页 |
| 2.3 本文研究算法概述 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 织物图像采集与预处理 | 第27-37页 |
| 3.1 织物图像采集 | 第27-28页 |
| 3.2 织物图像预处理 | 第28-36页 |
| 3.2.1 图像灰度化处理 | 第28-29页 |
| 3.2.2 织物图像噪声抑制 | 第29-33页 |
| 3.2.3 织物图像增强 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小节 | 第36-37页 |
| 4 织物图像组织结构自动提取 | 第37-50页 |
| 4.1 织物图像超像素分割 | 第37-40页 |
| 4.1.1 SLIC超像素分割方法 | 第39-40页 |
| 4.2 织物组织区块的特征提取 | 第40-48页 |
| 4.2.1 颜色特征提取 | 第40-42页 |
| 4.2.2 LBP纹理提取 | 第42-45页 |
| 4.2.3 主成分分析(principal component analysis,PCA)特征降维方法 | 第45-46页 |
| 4.2.4 K-均值聚类分割织物组织结构 | 第46-47页 |
| 4.2.5 织物组织结构提取 | 第47-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 组织结构识别与经纬纱线密度检测 | 第50-65页 |
| 5.1 纬纱分割 | 第50-54页 |
| 5.1.1 灰度积分投影 | 第50-52页 |
| 5.1.2 纬纱密度估计 | 第52-54页 |
| 5.2 经纱密度估计与组织结构识别 | 第54-60页 |
| 5.2.1 纬纱相位差 | 第55-57页 |
| 5.2.2 组织结构识别与经纱密度估计 | 第57-60页 |
| 5.3 结果分析 | 第60-64页 |
| 5.3.1 实验一 | 第61-62页 |
| 5.3.2 实验二 | 第62-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 全文总结 | 第65-66页 |
| 6.2 存在的问题与进一步研究方向 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果 | 第70页 |