仪表图像识别关键技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| Contents | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·本课题研究意义 | 第12-14页 |
| ·本课题研究内容 | 第14-15页 |
| ·图像处理和仪表自动判读技术国内外研究状况 | 第15-19页 |
| ·本文内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 仪表图像增强和降噪 | 第21-40页 |
| ·分段线性灰度变换 | 第21-23页 |
| ·图像噪声的分类 | 第23-24页 |
| ·常规降噪技术的现状 | 第24-26页 |
| ·常用滤波算法 | 第26-28页 |
| ·均值滤波算法 | 第26-27页 |
| ·中值滤波 | 第27-28页 |
| ·Wiener滤波 | 第28页 |
| ·逐次加权逼近滤波法 | 第28-35页 |
| ·仪表图像分析和识别平台 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 仪表图像分割 | 第40-56页 |
| ·图像分割概述 | 第40-41页 |
| ·基于区域的图像分割 | 第41-45页 |
| ·基于边缘检测的图像分割 | 第45-49页 |
| ·区域和边缘相结合的图像分割 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于脊波变换仪表图像直线特征提取 | 第56-72页 |
| ·Fourier变换及短时Fourier变换 | 第56-58页 |
| ·Fourier变换 | 第56-57页 |
| ·短时Fourier变换 | 第57-58页 |
| ·小波变换 | 第58-64页 |
| ·连续小波变换 | 第58-59页 |
| ·离散小波变换 | 第59-62页 |
| ·小波多分辨率分析 | 第62-64页 |
| ·脊波变换 | 第64-71页 |
| ·连续脊波变换 | 第64-67页 |
| ·离散脊波变换 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 基于支持向量机的仪表符号和精度等级识别 | 第72-88页 |
| ·统计学习理论的发展 | 第72-73页 |
| ·统计学习理论 | 第73-76页 |
| ·机器学习问题的表示 | 第73-74页 |
| ·经验风险最小化归纳原则 | 第74页 |
| ·学习机器的复杂性和推广性 | 第74-75页 |
| ·VC维及VC上界 | 第75-76页 |
| ·结构风险最小化 | 第76页 |
| ·支持向量机 | 第76-80页 |
| ·广义最优分类面 | 第77-78页 |
| ·支持向量机的描述 | 第78-80页 |
| ·仪表符号和精度等级识别 | 第80-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 第六章 高精度仪表自动判读技术研究 | 第88-101页 |
| ·镜头位置确定 | 第88-89页 |
| ·照相机位置变化时引入的误差分析 | 第89-91页 |
| ·伺服跟踪判读法 | 第91-95页 |
| ·CCD摄像伺服跟踪识别系统 | 第92页 |
| ·图像坐标变换 | 第92-94页 |
| ·x方向和y方向进给量的确定 | 第94-95页 |
| ·实验结果分析 | 第95页 |
| ·标定判读法 | 第95-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第七章 基于图像识别指针式仪表阻尼时间测量方法 | 第101-110页 |
| ·仪表阻尼时间自动测量基本方案 | 第102-103页 |
| ·仪表三种阻尼状态曲线 | 第102-103页 |
| ·仪表阻尼时间自动测量 | 第103页 |
| ·快速预测仪表阻尼时间及误差分析 | 第103-105页 |
| ·计算机模拟采样 | 第105-106页 |
| ·求不同阻尼状态的阻尼时间的探讨 | 第106-107页 |
| ·倾斜误差的自动测量方法 | 第107-108页 |
| ·基本误差的计算 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 总结与展望 | 第110-112页 |
| 参考文献 | 第112-119页 |
| 在读博期间科研成果、参与的课题和所获奖励 | 第119-122页 |
| 致谢 | 第122页 |
