| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 课题研究的主要内容 | 第11-12页 |
| 1.5 研究目标 | 第12-14页 |
| 2 液剂异物检测的原理与技术 | 第14-24页 |
| 2.1 光源的选取 | 第14-15页 |
| 2.2 常见的照明方式 | 第15-16页 |
| 2.3 图像传感器的分类 | 第16-18页 |
| 2.4 图像预处理技术 | 第18-21页 |
| 2.4.1 中值滤波 | 第18-19页 |
| 2.4.2 均值滤波法 | 第19-20页 |
| 2.4.3 维纳滤波 | 第20页 |
| 2.4.4 预处理结果与分析 | 第20-21页 |
| 2.5 图像目标微粒检测技术 | 第21-24页 |
| 2.5.1 帧差法 | 第21-22页 |
| 2.5.2 光流法 | 第22页 |
| 2.5.3 背景差分法 | 第22-24页 |
| 3 基于序列图像的液剂异物目标的检测算法 | 第24-44页 |
| 3.1 二维运动估计 | 第24-25页 |
| 3.2 液剂异物视频特点分析 | 第25页 |
| 3.3 背景差分法的分析 | 第25-30页 |
| 3.3.1 背景建模 | 第26-28页 |
| 3.3.2 背景图像更新 | 第28-30页 |
| 3.4 高帽变换 | 第30-31页 |
| 3.5 图像分割 | 第31-33页 |
| 3.5.1 阈值分割法 | 第32页 |
| 3.5.2 基于区域的图像分割法 | 第32页 |
| 3.5.3 基于边缘的图像分割法 | 第32-33页 |
| 3.6 最大类间方差法 | 第33页 |
| 3.7 粒子群算法 | 第33-34页 |
| 3.8 改进的OTUS | 第34-35页 |
| 3.9 分割结果与分析 | 第35-36页 |
| 3.10 异物的识别方法 | 第36-44页 |
| 3.10.1 连通性分析及面积统计 | 第37-39页 |
| 3.10.2 灰度投影法 | 第39-44页 |
| 4 智能相机的硬件系统设计 | 第44-58页 |
| 4.1 系统的方案选择 | 第44-45页 |
| 4.2 Blackfin系列DSP芯片 | 第45-46页 |
| 4.3 ADSP-BF533 | 第46-48页 |
| 4.4 智能相机的最小系统 | 第48-51页 |
| 4.4.1 电源设计 | 第49页 |
| 4.4.2 时钟及实时时钟设计 | 第49-50页 |
| 4.4.3 复位电路设计 | 第50-51页 |
| 4.5 智能相机的视频接.总体设计 | 第51-58页 |
| 4.5.1 视频采集模块 | 第51-54页 |
| 4.5.2 视频显示模块 | 第54-55页 |
| 4.5.3 视频存储模块 | 第55-58页 |
| 5 智能相机系统的软件设计与实现 | 第58-64页 |
| 5.1 Visual DSP++ 软件介绍 | 第58-59页 |
| 5.2 基于Blackfin处理器的图像处理平台的程序设计 | 第59-62页 |
| 5.3 实验结果 | 第62-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和科研情况 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |