基于图像的铁路扣件缺陷检测算法研究



基于图像的铁路扣件缺陷检测算法研究

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基于图像的铁路扣件缺陷检测算法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
第1章绪论	第11-20页
· 课题的研究背景及意义	第11-14页
· 国内外相关现状	第14-17页
· 国外研究现状	第14-16页
· 国内研究现状	第16-17页
· 自动巡道检测系统框架	第17-18页
· 本文的工作及内容安排	第18-20页
· 本文的主要研究内容	第18-19页
· 论文内容章节安排	第19-20页
第2章图像预处理及扣件定位	第20-43页
· 引言	第20页
· 图像预处理介绍	第20-27页
· 图像的增强	第20-22页
· 图像边缘检测	第22-24页
· 图像的二值化	第24-26页
· 二值形态学	第26-27页
· 扣件区域定位	第27-35页
· 已有的扣件定位研究工作	第27-28页
· 十字交叉扣件区域定位算法	第28-35页
· 扣件的精确定位	第35-41页
· 扣件特征增强	第35-37页
· 扣件模板匹配	第37-41页
· 本章小结	第41-43页
第3章扣件状态识别	第43-59页
· 引言	第43页
· HAAR-LIKE矩形特征	第43-48页
· Haar-like矩形特征的概述	第43-44页
· 本文采用的haar-like矩形特征	第44-45页
· haar-like矩形特征的表示	第45-47页
· 利用积分图快速计算矩形特征	第47-48页
· 扣件状态分类器设计	第48-50页
· Adboost算法	第48-50页
· 基于ADABOOST算法的强分类器设计	第50-54页
· 弱分类器的形式	第50-51页
· 弱分类器的设计步骤	第51-52页
· 强分类器的设计	第52-54页
· 树形分类器的设计	第54-58页
· 决策树理论	第54-57页
· 扣件状态树形分类器的设计	第57-58页
· 本章小结	第58-59页
第4章实验及结果分析	第59-67页
· 引言	第59页
· 实验平台	第59页
· 样本库	第59-62页
· 训练样本库	第59-61页
· 测试图像库	第61-62页
· 训练分类器	第62-64页
· 基于模板匹配系数的弱分类器训练	第62页
· 单个矩形特征值的弱分类器训练	第62-63页
· 基于Haar矩形特征的Adboost强分类器训练	第63-64页
· 实验结果分析	第64页
· 更多实验结果实例	第64-66页
· 小结	第66-67页
总结与展望	第67-69页
· 本文总结	第67页
· 研究展望	第67-69页
致谢	第69-70页
参考文献	第70-74页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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