基于机器视觉特定物体识别的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| CONTENTS | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第14-16页 |
| ·本课题研究背景 | 第14-15页 |
| ·课题研究成果的现实意义 | 第15-16页 |
| ·相关内容的研究发展现状 | 第16-17页 |
| ·羽毛研究现状 | 第16页 |
| ·课题相关技术的研究现状 | 第16-17页 |
| ·本课题的研究内容和关键技术 | 第17-18页 |
| ·本文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 数字图像基本概念和预处理 | 第19-26页 |
| ·数字图像处理基本概念 | 第19-20页 |
| ·数字图像预处理概述 | 第20-23页 |
| ·均值滤波 | 第20-21页 |
| ·中值滤波 | 第21页 |
| ·同态滤波 | 第21-23页 |
| ·数字图像预处理实验结果与分析 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 羽毛图像纹理特征的提取与分析 | 第26-44页 |
| ·纹理的定义和描述 | 第26页 |
| ·纹理的分析方法 | 第26-28页 |
| ·统计分析方法 | 第26-27页 |
| ·结构分析方法 | 第27页 |
| ·频谱分析方法 | 第27-28页 |
| ·模式识别 | 第28-31页 |
| ·模式识别概述 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络理论 | 第29-31页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征提取分析 | 第31-40页 |
| ·灰度共生矩阵的定义 | 第31-32页 |
| ·灰度共生矩阵的特点 | 第32-33页 |
| ·灰度共生矩阵的特征参数 | 第33-35页 |
| ·基于灰度共生矩阵的实验结果与分析 | 第35-40页 |
| ·神经网络的设计和实验结果分析 | 第40-42页 |
| ·神经网络的结构设计 | 第40-41页 |
| ·神经网络的实验结果与分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 羽毛颜色分析与提取 | 第44-55页 |
| ·颜色空间概述 | 第44-47页 |
| ·RGB颜色空间 | 第44-45页 |
| ·CIE颜色空间 | 第45-46页 |
| ·HSI颜色空间 | 第46-47页 |
| ·颜色特征的提取 | 第47-49页 |
| ·LUV颜色特征提取 | 第47-48页 |
| ·HSI颜色特征提取 | 第48-49页 |
| ·颜色实验结果与分析 | 第49-54页 |
| ·羽毛正常位置 | 第49-52页 |
| ·羽毛偏移位置 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 羽毛缺陷检测与分类 | 第55-60页 |
| ·弱虫蛀检测的工作原理 | 第55-56页 |
| ·图像分割 | 第56-57页 |
| ·边缘特征提取 | 第57-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间发表的论文与获奖 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
