本站原创摘要6-7
Abstract7-9
目录9-13
第1章 绪论13-19
1.1 棒材自动计数的课题背景13-14
1.2 棒材自动计数的探讨近况14-15
1.3 目前课题有着的主要不足15-16
1.4 本论文的主要工作及内容安排16
1.5 主要革新点16-19
第2章 棒材图像采集及预处理19-25
2.1 引言19
2.2. 棒材图像采集及浅析19-21
2.2.1 棒材图像采集19
2.2.2 原始棒材图像浅析19-21
2.3 常用的图像预处理策略21-24
2.3.1 图像文件的格式转换21
2.3.2 彩像灰度化21-22
2.3.3 平滑处理22-24
2.4 本章小结24-25
第3章 棒材图像分割25-41
3.1 引言25
3.2 图像分割算法25-30
3.2.1 图像分割的定义25-26
3.2.2 常用的图像分割算法26-30
3.3 纹理特点提取策略30-33
3.3.1 纹理特点提取策略的进展30
3.3.2 LBP 算法30-31
3.3.3 LBP 算子的均匀方式31-33
3.3.4 LBP 算子在特点提取中的运用33
3.4 基于 LBP 和区域竞争的棒材纹理分割33-37
3.4.1 灰度图像的区域竞争34
3.4.2 基于 LBP 和区域竞争的纹理分割34-37
3.5 棒材图像背景分离实验37-39
3.6 本章小结39-41
第4章 棒材识别与点支41-53
4.1 引言41
4.2 图像识别技术41-44
4.2.1 基于匹配的识别技术41-42
4.2.2 统计方式识别42-43
4.2.3 人工神经网络识别策略43-44
4.3 棒材识别算法44-47
4.3.1 基于模板匹配的识别算法44-46
4.3.2 基于神经网络的识别策略46-47
4.4 基于面积模板匹配的识别算法47-52
4.4.1 棒材识别与点支实验49-51
4.4.2 实验结果浅析51-52
4.5 本章小结52-53
第5章 结论53-55
1 对本论文探讨的总结53-54
2 对未来工作的展望54-55