基于图像处理技术的原棉疵点及杂质特征识别的研究



基于图像处理技术的原棉疵点及杂质特征识别的研究

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基于图像处理技术的原棉疵点及杂质特征识别的研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-17页
· 课题的研究背景及意义	第9-10页
· 国内外相关研究技术综述	第10-14页
· 基于可见光机器视觉检测技术	第11-12页
· 基于超生波及 X 射线的检测技术	第12-13页
· 基于紫外分光的检测技术	第13页
· 基于红外分光的检测技术	第13-14页
· 基于多波段图像融合的检测技术	第14页
· 基于在线精准性的检测方法	第14页
· 数字图像处理技术在纺织检测中的应用	第14-15页
· 本课题的主要研究内容和方法	第15-16页
· 主要研究内容	第15页
· 设计方案	第15-16页
· 本章小结	第16-17页
2 原棉图像的获取与预处理	第17-26页
· 原棉杂质及疵点图像的采集	第17-19页
· 原棉杂质及疵点的介绍	第17-18页
· 图像获取途径	第18-19页
· 图像预处理	第19-25页
· 灰度化处理	第20-21页
· 直方图增强	第21-22页
· 滤波去噪	第22-25页
· 本章小结	第25-26页
3 原棉图像分割技术	第26-39页
· 阈值分割	第26-30页
· 双峰法	第26-27页
· 迭代法	第27页
· 最大类间方差法	第27-28页
· 自适应阈值分割法	第28-30页
· 边缘检测	第30-38页
· 微分算子	第32-35页
· Log 算子	第35-36页
· Canny 算子	第36-38页
· 本章小结	第38-39页
4 图像识别	第39-60页
· 数学形态学操作	第39-42页
· 结构元素	第39页
· 膨胀和腐蚀	第39-40页
· 开运算和闭运算	第40-42页
· 特征参数的提取	第42-50页
· 轮廓提取及修补	第42-46页
· 特征值提取	第46-49页
· 常用区域形状特征值	第49-50页
· 特征分类	第50-59页
· 特征值分析	第50-56页
· 分类描述	第56-59页
· 本章小结	第59-60页
5 总结与展望	第60-62页
致谢	第62-63页
参考文献	第63-67页
附录	第67 页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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