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基于小波分析与SVM的织物疵点识别分类算法的研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 课题背景及课题意义第9-10页
        1.1.1 课题背景第9-10页
        1.1.2 课题意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 国内外设备研发现状第11页
        1.2.2 织物疵点特征提取算法综述第11-12页
        1.2.3 织物疵点识别分类算法综述第12-14页
    1.3 研究目标及研究内容第14-15页
    1.4 论文结构安排第15-17页
第2章 织物疵点图像预处理第17-27页
    2.1 引言第17页
    2.2 织物图像采集第17-18页
    2.3 织物疵点图像数据库的建立第18-20页
    2.4 织物疵点图像预处理第20-25页
        2.4.1 直方图均衡化第20-21页
        2.4.2 改进的自适应中值滤波第21-23页
        2.4.3 自适应高斯滤波第23-24页
        2.4.4 小波软阈值去噪第24-25页
    2.5 预处理方法自适应选择第25-26页
    2.6 本章小结第26-27页
第3章 小波分析理论与织物疵点特征提取第27-64页
    3.1 引言第27-28页
    3.2 小波分析基本理论第28-36页
        3.2.1 小波变换基本概念第28-29页
        3.2.2 连续小波变换第29-30页
        3.2.3 离散小波变换第30-31页
        3.2.4 多分辨率分析第31-33页
        3.2.5 Mallat算法第33-36页
    3.3 织物图像的Mallat分解第36-43页
        3.3.1 最佳小波基的选取第38-39页
        3.3.2 小波分解层数的确定第39-43页
    3.4 基于小波系数差值的织物图像的特征值提取第43-56页
        3.4.1 小波系数差值特征提取算法设计第44-45页
        3.4.2 小波系数差值特征第45-47页
        3.4.3 实验仿真及结果分析第47-56页
    3.5 灰度共生矩阵特征第56-61页
    3.6 主成分分析第61-63页
    3.7 本章小结第63-64页
第4章 基于支持向量机的织物疵点识别分类第64-79页
    4.1 引言第64页
    4.2 织物疵点的类型划分第64-66页
    4.3 支持向量机基本理论第66页
    4.4 最小二乘支持向量机分类第66-68页
    4.5 快速稀疏逼近最小二乘支持向量机第68-72页
        4.5.1 基于反向拟合的快速稀疏逼近策略第68-71页
        4.5.2 基于反向拟合的快速稀疏逼近最小二乘支持向量机第71-72页
    4.6 基于FSALS-SVM的织物疵点分类第72-78页
        4.6.1 基于FSALS-SVM的织物疵点分类算法设计第72-74页
        4.6.2 实验仿真及结果分析第74-78页
    4.7 本章小结第78-79页
第5章 织物表面质量的自动评定第79-91页
    5.1 引言第79页
    5.2 现有织物评分标准第79-82页
        5.2.1 美标四分制评分标准第80页
        5.2.2 国际评分标准第80-81页
        5.2.3 其它评定标准第81-82页
    5.3 织物疵点的自动评分第82-85页
        5.3.1 织物疵点几何特征提取第83页
        5.3.2 基于图像处理的织物疵点评分第83-85页
        5.3.3 织物疵点自动评分结果及分析第85页
    5.4 织物等级的自动评定第85-89页
        5.4.1 织物等级自动评定流程第85-86页
        5.4.2 织物等级评定实验及结果分析第86-89页
    5.5 常见疵点形成原因及解决措施第89页
    5.6 本章小结第89-91页
第6章 总结与展望第91-93页
    6.1 研究总结第91-92页
    6.2 研究展望第92-93页
参考文献第93-97页
致谢第97-98页
在学期间发表的学术论文及研究成果第98页

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