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基于嵌入式系统的盲人图标识别研究

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基于嵌入式系统的盲人图标识别研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-10 页
第一章 绪论第10-14 页
  · 研究背景及选题意义第10-11 页
  · 国内外应用研究现状第11 页
  · 图像处理与识别技术概述第11-13 页
  · 本文研究的内容介绍第13-14 页
第二章 盲人图标预处理第14-26 页
  · 图像滤波第14-16 页
  · 盲人图标的二值化第16-18 页
  · 盲人图标的边缘检测方法第18-22 页
    · Roberts 算子第18 页
    · Sobel 算子第18-19 页
    · Prewitt 算子第19 页
    · 基于梯度的新算子第19-21 页
    · 边缘检测实验结果第21-22 页
  · 盲人图标分割定位第22-24 页
    · 直线相位编组方法第22 页
    · 标记梯度方向角以及二值化图像第22-23 页
    · 跟踪边缘生成直线支持区第23 页
    · 最小二乘法拟合直线第23-24 页
  · 盲人图标的标准化处理第24-25 页
  · 小结第25-26 页
第三章 盲人图标图像特征提取第26-34 页
  · 图像特征第26 页
  · 图像特征选择与提取第26-28 页
    · 图像特征选择第26-27 页
    · 图像特征提取第27-28 页
  · 图像的矩特征第28-30 页
    · 不变矩的定义第28-29 页
    · 选择矩不变量作为目标特征的原因第29-30 页
  · 图像HU 矩提取结果与分析第30 页
  · 组合不变矩的构建与实验分析第30-33 页
  · 本章小结第33-34 页
第四章 神经网络在盲人图标识别中的应用第34-47 页
  · 神经网络简介第34-36 页
    · 神经网络的概念及发展第34-35 页
    · 神经网络的特点及应用第35-36 页
  · 径向基函数网络第36-44 页
    · 径向基网络的基本原理第36 页
    · RBF 神经网络结构第36-38 页
    · RBF 神经网络的学习算法第38-40 页
    · RBF 神经网络分类器构造第40-44 页
  · 与BP 网络的比较及分析第44-46 页
  · 本章小结第46-47 页
第五章 盲人图标识别系统的软硬件设计第47-54 页
  · 系统硬件第47-51 页
    · DM642 总体结构第47-51 页
  · 系统软件第51-53 页
  · 本章小结第53-54 页
第六章 总结与展望第54-55 页
参考文献第55-58 页
致谢第58-59 页
附录 A (攻读硕士学位期间公开发表的论文)第59 页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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