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图像处理技术在消除开车稀密路中的应用研究

第一章 绪论第1-19页
 1.1 数字图像处理技术第12-15页
  1.1.1 数字图像处理的发展概况第12-13页
  1.1.2 数字图像处理技术的典型应用第13-14页
  1.1.3 数字图像处理技术研究的主要内容第14-15页
 1.2 图像处理技术在纺织工业中的应用第15-16页
 1.3 课题背景第16-18页
 1.4 论文主要研究的内容第18-19页
第二章 数字图像处理第19-31页
 2.1 数字图像基本知识第19-27页
  2.1.1 图像第19页
  2.1.2 图像数字化概念第19-21页
  2.1.3 位图(Bitmap图)及位映像第21-22页
  2.1.4 RGB色彩系统第22-23页
  2.1.5 调色板第23页
  2.1.6 256色位图第23-24页
  2.1.7 24位真彩色图像第24页
  2.1.8 灰度图(Grayscale)第24-25页
  2.1.9 图像格式第25页
  2.1.10 设备无关位图(DIB)第25-27页
 2.2 数字图像预处理第27-29页
  2.2.1 数字图像减噪第27-28页
  2.2.2 256色位图转换为灰度图第28-29页
 2.3 图像处理系统第29-30页
 2.4 本章小结第30-31页
第三章 应用图像处理技术消除开车稀密路的整体方案第31-39页
 3.1 应用图像处理技术消除开车稀密路的整体方案第31-35页
  3.1.1 原理第31-33页
  3.1.2 方案的控制系统及其传递函数第33-34页
  3.1.3 课题研究重点第34页
  3.1.4 对织机软、硬件的要求第34-35页
 3.2 检测织口位移的实验装置第35-38页
  3.2.1 实验装置介绍第35-36页
  3.2.2 摄像头部件介绍第36-37页
  3.2.3 图像采集卡介绍第37-38页
  3.2.4 软件开发环境第38页
 3.3 本章小结第38-39页
第四章 图像匹配方法第39-48页
 4.1 图像匹配概述第39页
 4.2 图像匹配方法第39-41页
 4.3 论文中用到的图像匹配算法第41-47页
  4.3.1 模板匹配算法第41-43页
  4.3.2 SSDA(序贯相似性检测)算法第43-44页
  4.3.3 基于影像金字塔分解的匹配算法第44-47页
 4.4 本章小结第47-48页
第五章 小波分析及 Mallat塔式快速分解算法第48-63页
 5.1 小波及小波变换第48-50页
  5.1.1 小波定义第48-49页
  5.1.2 连续小波和离散小波第49-50页
  5.1.3 正交小波第50页
 5.2 一维信号的 Mallat塔式分解第50-51页
 5.3 二维信号的 Mallat分解与重构第51-57页
  5.3.1 L~2(R~2)的多分辨分析第51-52页
  5.3.2 二维信号分解与重构的Mallat算法第52-54页
  5.3.3 图像 Mallat分解与重构过程中的注意事项第54-57页
 5.4 长度为4的双正交小波基的构造第57-62页
  5.4.1 预备知识第57-58页
  5.4.2 双正交小波基的定义及满足条件第58-60页
  5.4.3 长度为4的双正交小波基构造方法第60-62页
 5.5 本章小结第62-63页
第六章 图像匹配方法检测织口位移的研究第63-78页
 6.1 两种基于 Mallat塔式分解的新型匹配算法第63-67页
  6.1.1 Mallat塔式分解中小波滤波器的选取第63页
  6.1.2 图像经过 Mallat塔式分解的效果第63-65页
  6.1.3 基于 Mallat塔式分解的模板匹配算法的设计第65-66页
  6.1.4 基于 Mallat塔式分解的 SSDA算法的设计第66-67页
 6.2 四种匹配算法的实验结果分析第67-68页
 6.3 使用基于 Mallat塔式分解的模板匹配算法检测织口位移第68-74页
  6.3.1 实验介绍第68-71页
  6.3.2 实验结果第71-73页
  6.3.3 实验分析及结论第73-74页
 6.4 检测织机停机——开机过程中织口位置变化第74-77页
  6.4.1 实验介绍第74-75页
  6.4.2 织口位移的检测精度第75页
  6.4.3 实验结果第75-77页
  6.4.4 实验分析及结论第77页
 6.5 本章小结第77-78页
第七章 总结与展望第78-80页
 7.1 总结第78页
 7.2 展望第78-80页
参考文献第80-84页
附录第84-90页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第90-91页

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