机织物组织结构自动识别技术研究

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机织物组织结构自动识别技术研究
论文目录
 
致谢第1-7页
摘要第7-8页
ABSTRACT第8-15页
  1. 绪论第15-21页
  1.1 课题研究背景和意义第15-16页
  1.2 织物组织结构识别发展历程和研究趋势第16-18页
  1.3 本文主要研究内容第18-19页
  1.4 关键技术与创新点第19页
  1.5 本文章节安排第19-21页
2 织物组织基础知识和算法研究概述第21-27页
  2.1 织物的基本概念第21-24页
    2.1.1 三原组织第22-24页
  2.2 数字图像处理与模式识别概述第24-25页
  2.3 本文研究算法概述第25-26页
  2.4 本章小结第26-27页
3 织物图像采集与预处理第27-37页
  3.1 织物图像采集第27-28页
  3.2 织物图像预处理第28-36页
    3.2.1 图像灰度化处理第28-29页
    3.2.2 织物图像噪声抑制第29-33页
    3.2.3 织物图像增强第33-36页
  3.3 本章小节第36-37页
4 织物图像组织结构自动提取第37-50页
  4.1 织物图像超像素分割第37-40页
    4.1.1 SLIC超像素分割方法第39-40页
  4.2 织物组织区块的特征提取第40-48页
    4.2.1 颜色特征提取第40-42页
    4.2.2 LBP纹理提取第42-45页
    4.2.3 主成分分析(principal component analysis,PCA)特征降维方法第45-46页
    4.2.4 K-均值聚类分割织物组织结构第46-47页
    4.2.5 织物组织结构提取第47-48页
  4.3 本章小结第48-50页
5 组织结构识别与经纬纱线密度检测第50-65页
  5.1 纬纱分割第50-54页
    5.1.1 灰度积分投影第50-52页
    5.1.2 纬纱密度估计第52-54页
  5.2 经纱密度估计与组织结构识别第54-60页
    5.2.1 纬纱相位差第55-57页
    5.2.2 组织结构识别与经纱密度估计第57-60页
  5.3 结果分析第60-64页
    5.3.1 实验一第61-62页
    5.3.2 实验二第62-64页
  5.4 本章小结第64-65页
6 总结与展望第65-67页
  6.1 全文总结第65-66页
  6.2 存在的问题与进一步研究方向第66-67页
参考文献第67-70页
攻读硕士期间取得的科研成果第70页

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