基于上下文的透明薄膜缺陷显著性检测



基于上下文的透明薄膜缺陷显著性检测

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基于上下文的透明薄膜缺陷显著性检测

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
· 引言	第10页
· 课题研究的背景和意义	第10-11页
· 研究现状和发展前景	第11-14页
· 图像处理的发展现状	第11-12页
· 本文相关算法的研究现状	第12-14页
· 技术难点和本文主要研究的内容	第14-15页
· 本文的组织结构	第15-17页
第二章透明塑料薄膜包装检测系统	第17-26页
· 透明塑料薄膜包装检测系统简介	第17-18页
· 选择光源	第18-21页
· 镜头的选择	第21页
· 相机的选择	第21-22页
· 图像采集卡的选取	第22-23页
· 检测系统的硬件平台	第23页
· 检测系统的软件平台	第23-24页
· 检测系统的技术要求	第24页
· 本章小结	第24-26页
第三章显著性检测的相关算法	第26-37页
· 图像增强	第26-28页
· 点霍夫变换	第28-31页
· 点Hough变换的原理	第28-29页
· 点组的选取	第29-31页
· 超像素分割	第31-36页
· SLIC(simple liner iterative clustring)	第32-34页
· Graph-based超像素分割	第34-36页
· 比较SLIC和Graph-based超像素分割后的图像	第36页
· 本章总结	第36-37页
第四章改进的基于上下文的显著性检测	第37-58页
· 显著性的评判的低级因素	第37-38页
· 颜色	第37页
· 纹理	第37-38页
· 亮度	第38页
· 空间	第38页
· 显著性检验	第38-39页
· 显著性模型评价的标准	第39-40页
· 超像素块的相似性度量	第40-41页
· 利用神经网络的方法	第41-45页
· 神经网络	第41-42页
· 本文采用的BP神经网络	第42-45页
· 利用基于上下文的显著性检测	第45-51页
· 基于上下文的显著性检测的四个原则	第46页
· 显著性检测的算法	第46-49页
· 改进的基于上下文的显著性检测	第49-51页
· 基于BP神经网络和显著性的检测的比较	第51页
· 对利用改进后的显著性检测的图片的缺陷进行分类	第51-57页
· 特征提取	第52-53页
· 主成分分析	第53-55页
· LSSVM分类	第55-57页
· 本章小结	第57-58页
第五章实验结果	第58-62页
· 显著性检测的分析	第58-61页
· 本章小结	第61-62页
第六章总结与展望	第62-64页
· 总结	第62-63页
· 展望	第63-64页
参考文献	第64-68页
攻读硕士学位期间的研究成果	第68-69页
攻读学位期间主持或参与的科研项目	第69-70页
致谢	第70页

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