轮胎表面标识识别的字符切分方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 序言 | 第8-13页 |
| 1.1 轮胎标识介绍 | 第8-9页 |
| 1.2 研究的实际意义 | 第9页 |
| 1.3 课题的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 论文的研究内容与结构 | 第10-13页 |
| 1.4.1 论文研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4.2 论文的结构 | 第11-13页 |
| 第2章 原始图像的采集与预处理 | 第13-21页 |
| 2.1 采集轮胎表面标识的原始图像 | 第13-17页 |
| 2.1.1 选取适宜的采集设备 | 第13-14页 |
| 2.1.2 选取光源 | 第14页 |
| 2.1.3 存储格式的选取 | 第14-15页 |
| 2.1.4 图像的采集条件与采集结果 | 第15-17页 |
| 2.2 前处理本文的原始图像 | 第17-20页 |
| 2.2.1 图像的灰度化 | 第17-18页 |
| 2.2.2 平滑去噪 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 定位字符 | 第21-42页 |
| 3.1 扫描轮胎字符图像方式的选取 | 第21-22页 |
| 3.2 圆弧提取 | 第22-28页 |
| 3.2.1 采用边缘检测进行圆弧提取 | 第23-26页 |
| 3.2.2 本文采用的圆弧提取方法 | 第26-28页 |
| 3.3 计算圆心 | 第28-29页 |
| 3.4 粗定位标识字符区域 | 第29-30页 |
| 3.5 几种常用的二值化算法 | 第30-33页 |
| 3.5.1 固定阈值算法 | 第30-31页 |
| 3.5.2 双峰法 | 第31-32页 |
| 3.5.3 迭代法 | 第32-33页 |
| 3.5.4 大津阈值算法 | 第33页 |
| 3.6 快速自适应阈值 | 第33-39页 |
| 3.6.1 快速自适应阈值算法 | 第33-37页 |
| 3.6.2 快速自适应阈值算法改进及二值化结果 | 第37-39页 |
| 3.7 轮胎表面标识字符区域二次定位 | 第39-41页 |
| 3.7.1 最大半径最小半径确定 | 第40页 |
| 3.7.2 最左位置和最右位置确定 | 第40-41页 |
| 3.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 轮胎表面标识字符的切分 | 第42-46页 |
| 4.1 常用切分方法 | 第42-43页 |
| 4.2 轮胎表面标识字符切分 | 第43-45页 |
| 4.2.1 投影方式 | 第43页 |
| 4.2.2 轮胎表面标识字符行切分 | 第43-44页 |
| 4.2.3 行内单个字符切分 | 第44-45页 |
| 4.3 小结 | 第45-46页 |
| 第5章 轮胎表面标识字符切分软件的设计 | 第46-50页 |
| 5.1 软件环境 | 第46页 |
| 5.2 软件功能 | 第46-47页 |
| 5.3 软件流程 | 第47页 |
| 5.4 用户界面及接口 | 第47-50页 |
| 第6章 结论 | 第50-52页 |
| 6.1 结论 | 第50-51页 |
| 6.2 今后展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 作者简介 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
