基于图像处理的监控时延自动化测试系统

摘要	第1-4页
Abstract	第4-5页
目录	第5-7页
1 引言	第7-12页
·课题的研究背景与意义	第7-8页
·国内外研究现状	第8-9页
·论文的主要内容和组织框架	第9-12页
2 网络视频时延自动化测试系统的分析	第12-21页
·网络监控系统IMOS介绍	第12-15页
·网络监控系统IMOS的组成结构	第12-14页
·网络监控系统IMOS的硬件框图	第14-15页
·自动化测试系统介绍	第15-19页
·相关技术分析与介绍	第15-18页
·自动化测试系统框架	第18-19页
·新的自动化测试需求	第19页
·图像识别技术研究	第19-20页
·小结	第20-21页
3 数字时钟定位	第21-51页
·课题图像特点	第21-22页
·预处理	第22-25页
·图像灰度化	第22-23页
·图像增强	第23-25页
·定位方法综述	第25-26页
·数字时钟区域粗定位	第26-32页
·形态学方法提取连通区	第26-30页
·数字时钟粗定位算法	第30-31页
·实验仿真及结果分析	第31-32页
·数字时钟区域细定位	第32-47页
·HSV颜色空间	第32-34页
·基于形态学和霍夫变换的图像倾斜检测	第34-42页
·扫描跳变点与投影统计相结合的边界定位算法	第42-45页
·数字时钟细定位算法	第45-46页
·实验仿真及结果分析	第46-47页
·数字分割	第47-50页
·数字分割方法综述	第47页
·改进的垂直投影统计法	第47-50页
·小结	第50-51页
4 视频时延自动化测试系统的设计	第51-62页
·环境部署	第52-53页
·控制模块	第53-55页
·图像采集模块	第55-58页
·图像采集的需求	第55页
·自动采集程序的设计	第55-58页
·图像处理与识别模块	第58-59页
·生成报表	第59-61页
·小结	第61-62页
5 结论	第62-64页
致谢	第64-65页
参考文献	第65-67页