基于空调风管清洁装置的图像处理系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外风管清洁装置的研究现状 | 第9-11页 |
| ·嵌入式实时图像处理的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 清洁装置系统及图像的小波分析基础 | 第14-22页 |
| ·清洁装置系统 | 第14-17页 |
| ·控制子系统 | 第15页 |
| ·机器视觉子系统 | 第15-16页 |
| ·其他辅助设备 | 第16页 |
| ·清洁装置的操作系统uClinux | 第16-17页 |
| ·机器视觉对图像处理的性能要求 | 第17页 |
| ·图像处理器简介 | 第17-19页 |
| ·小波分析理论基础 | 第19-21页 |
| ·小波的定义 | 第19-20页 |
| ·多尺度分析 | 第20页 |
| ·小波变换的基本思想 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 空调风管内壁图像的去噪 | 第22-31页 |
| ·常见的噪声类别 | 第22页 |
| ·小波阈值去噪方法 | 第22-23页 |
| ·收缩函数 | 第23-25页 |
| ·传统的收缩函数及其不足 | 第23-24页 |
| ·改进的收缩函数 | 第24-25页 |
| ·收缩阈值 | 第25-27页 |
| ·传统的阈值选取 | 第25-26页 |
| ·改进的阈值 | 第26-27页 |
| ·风管内壁图像去噪实验 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 空调风管内壁图像的压缩编码 | 第31-46页 |
| ·EZW编码 | 第31-33页 |
| ·EZW算法思想 | 第31-32页 |
| ·零树表示 | 第32页 |
| ·EZW算法描述 | 第32-33页 |
| ·SPIHT编码 | 第33-36页 |
| ·SPIHT算法描述 | 第34-35页 |
| ·SPIHT算法的具体步骤 | 第35-36页 |
| ·SPECK编码 | 第36-39页 |
| ·SPECK算法描述 | 第36-38页 |
| ·SPECK算法的编码步骤 | 第38-39页 |
| ·EZW、SPIHT、SPECK算法比较 | 第39页 |
| ·改进的SPECK编码算法 | 第39-42页 |
| ·偏移处理 | 第39-40页 |
| ·处理顺序的优化 | 第40页 |
| ·引入最大值链表 | 第40-41页 |
| ·改进后的算法实现 | 第41-42页 |
| ·风管内壁图像压缩编码实验 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 空调风管清洁装置的软件设计 | 第46-52页 |
| ·主程序流程 | 第46-47页 |
| ·机器视觉系统软件设计 | 第47-49页 |
| ·控制系统软件设计 | 第49-50页 |
| ·人机交互界面设计 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·研究工作总结 | 第52页 |
| ·后期工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
