一、像素值不是数码相机品质惟一的保证（论文文献综述）
杨德坤[1]（2019）在《基于拉普拉斯金字塔的图像去雾算法的研究》文中认为在有雾天气中,空气中的各种悬浮颗粒将引发严重的大气散射,此时成像设备所拍摄的图片主色调为灰色,品质较差,这种图像不但视觉感官较差,而且不利于计算机的识别。因此,对有雾图像的去雾处理有明确的现实意义。目前主流的处理方法均以暗通道先验原理为基础,这类方法能够完成大多数图像的去雾,但是在对含有大面积天空区域的图像处理结果不佳。本文首先对有雾天气下的大气成像原理进行分析,推导演绎了直接衰减模型和大气衰减模型,分析暗通道先验原理去雾算法的优势所在,对该算法进行Matlab仿真并完成对图像透射率的二次优化,实验结果证明该算法对于图像天空区域的雾气去除效果不理想,易引入新的噪声和图像纹理,并造成整体色彩失真。由于暗通道先验原理算法对除天空之外的其余部分处理效果良好,故提出将有雾图像拆分成天空部分和其余部分的策略,本文对一种K-means聚类方法进行优化,实现了快速有效地区域划分。对于图像的天空部分,本文采用伽马校正和图像金字塔进行去雾,最后将图像融合;对于图像的其余部分,本文沿用暗通道先验原理算法进行去雾。本文采用的伽马校正方法能增强图像感官,但此方法在后续图像融合过程中容易遗失边缘信息,针对这个缺陷,本文利用高斯核函数的边缘信息保护特性和塔形分解的多尺度、多分辨率的优点来作出弥补。正常曝光图像经伽马校正后易出现图像过曝问题,因此本文提出对欠曝光图像进行融合,并将对比度和饱和度作为雾气映射进行估计,映射权重配合高斯金字塔和拉普拉斯金字塔完成图像融合去雾。本文算法在Matlab软件平台上进行仿真,并与暗通道先验原理去雾算法对比,结果显示本算法取得了更好的去雾效果,噪声被消除,输出图像对比度更高,而且算法的鲁棒性也更强。
侯琛[2]（2013）在《基于DSP的嵌入式数字水印研究》文中提出数字水印技术是信息隐藏技术之一,是信息隐藏技术形象生动的应用,它将具有特定意义的标记通过各种嵌入算法隐藏在各种多媒体文件中,以证明原创者对作品的所有权以及追究版权责任的重要证据。现阶段数字水印在声像品、票据防伪、专利等方面已有应用,但这些技术并不成熟。随着数字技术和因特网的发展,对数字产品版权保护的迫切需求,使得水印鲁棒性算法研究变的极为重要,这将成为数字水印技术研究发展的一个重要趋势。研究能够抵抗几何攻击的图像水印算法,并在DSP硬件开发平台上予以实现具有较高的理论意义和实用价值。论文围绕这一问题进行研究,主要做了以下几方面的工作。1.从国内外数字水印技术研究现状出发,解释信息隐藏中的概要内容,分析相关水印模型和算法,了解数字水印的基本特征及应用领域。2.从系统结构与技术分析的角度分析算法模型,根据分析比较,选取在CIEL*a*b*颜色空间的L分量,对彩色载体图像进行三级小波变换,后在其奇异值中嵌入为二值图像的水印信息的算法模型。3.结合DSP芯片特性,选取ICETEK-DM642-C评估板作为本系统的硬件环境,通过ICETEK-DM642-C评估板采集经打印出的含水印的图像信息,并提取水印,后将数据通过串口通信传给Matlab平台,Matlab利用自身强大的图像处理功能对图像数据进行分析评估。4.在Matlab平台模拟各类攻击形式,并提取水印信息,利用峰值信噪比和归一化相似度对水印算法进行鲁棒性评价。5.以本算法为基础,在不同攻击形式下分析的实验结果为结论,探究本算法的优势以及待提高的方面,结合数字水印领域的发展前景对本算法的市场化、产品化给出评价,做出相应总结。
覃香[3]（2011）在《自然场景下苹果检测系统的研究与实现》文中认为果实收获机器人可以有效地解决农业采摘作业中劳动强度大、劳动力不足、生产率和经济效益较低等问题。机器人进行果实采摘的第一步就是要实现对成熟果实的快速识别和精确定位。目前,对果实收获机器人的研究大多都停留在理论或实验阶段,其中最主要的问题是:果实的识别率不高以及处理速度难以满足实时性的要求。针对上述问题,本文以自然场景中的苹果作为研究对象,从苹果采摘的实际情况出发,在计算机上实现了对成熟果实的自动检测,为设计开发苹果收获机器人提供了技术支持。本文主要完成的内容如下:（1）针对自然场景中条件复杂多变的特点,为了尽可能全面地认识所要解决的问题,本文在不同条件下拍摄了大量的苹果图像,从而使苹果检测算法具有较好的适应性;（2）在分析和研究目前常用图像处理和特征提取方法的基础上,针对研究对象的特点,提出了一个适用于自然场景下检测苹果的方法:首先,采用模板为3×3的矢量中值滤波对原始图像进行平滑处理;然后在RGB颜色空间中对平滑后的图像做R-G/2-B/2色差分量,通过Otsu自适应阈值法进行目标和背景的分割,用数学形态学的方法消除分割后的随机噪音,接着采用四连通顺序法对分割图像的连通区域进行标记,利用区域面积进一步去除了背景区域;最后,运用Sobel算子提取果实轮廓、改进的Hough变换提取果实特征参数,从而有效地解决了果实特征提取准确度不高、速度过慢的问题;（3）利用在自然场景中拍摄的图像数据对本文提出的苹果检测方法进行实验分析。实验结果表明:本文提出的方法总体查全率和查准率分别达到93.5%和95.9%。对于无遮挡的单个苹果检测效果最好,查全率可达到98.4%。本方法还可以检测部分套袋苹果、黄颜色苹果等,同时对背景中含有土壤、天空等的图像检测效果也较好。（4）采用C#与Matlab混合编程技术设计并实现了一个自然场景下的苹果检测系统,促进了苹果收获机器人视觉技术的发展。
赵语涛[4]（2010）在《可视媒体中的流体运动分析与合成问题研究》文中指出可视媒体中流体图像分析和视频合成是目前计算机视觉领域中的难点,在数字娱乐和气象预测领域都有很广阔的应用前景。人们不仅需要形象的真实感,也需要运动的真实感。而真实运动的复杂度往往使得人们难以用一些过程来表述,这个时候只有借助于真实世界的物理规律才能得以体现。真实的背后就是物理,物理描述了物体如何运动以及它们之间如何相互影响。然而,一方面,这个世界的有些物理规律本身很复杂,对于现象的物理描述并不是很好,这些对应的学科发展也尚不成熟,因此也很难建立一个完善的物理模型;另一方面,即使存在一个模型可供利用,但由于计算的复杂度导致直接应用的困难。在计算机视觉领域,计算的快速性比计算精度重要,小的计算代价可以让人们方便预览可能的效果,从而进行快速调整生成画面,而不用强调对问题本身过于精确的求解。还有就是对控制的加强,必须为动画师提供一个良好的控制策略,这样通过简单交互就可以设计并实现想要的艺术效果。所有现有的图像或者动画编辑以及合成方法很难满足场景多样化的需求。本论文将针对可视媒体的特点,以流体力学理论为基础,解决视频或者动画场景多样、灵活变化的问题,并给出高效算法,以满足应用的要求。全文的主要工作如下:1)以流体力学理论为基础,对各种基本形态和基本流体如水流和烟雾等进行理论建模来表示基本形态演化,包括完成可视媒体中基本形变数学模型的构建和表达。应用流体力学的基本理论,对各种基本形态如平移、发散、收敛、涡旋等进行理论建模,生成了可视媒体中各基本变形运动,并运用N-S模型生成基本的流体运动。2)在基本数学模型构建的基础上,合成复杂变形运动,通过模式设定,使复杂变形在可视媒体中加以动态表达,使场景内容更加多样化。运用图象处理中的抠图技术进行视频图像的层化分割,并利用补绘技术对背景图象进行了补绘,进行图像的前期处理和背景生成。3)以包含流体的静止图像为研究对象,在进行前期的图像处理后,通过针孔模型和消隐点消隐线等计算机视觉投影方法将流体三维模型投影到静止的流体图像中,生成连续流畅的流体运动视频。给出动态场景的无缝融合算法,使得可视媒体中事件与场景之间和谐变化。通过对模型参数的调节可以使场景内容更加多样化;通过对基本形态的调制可以实现丰富变化的场景。4)在视频流体分析方面,通过学习流体自然场景,进行加工调节生成运动更连续变化更丰富的视频,另外,我们通过对输入视频纹理的分析和合成,生成新的流体运动。
黄熙[5]（2008）在《基于图像处理与机器视觉的车辆轮对踏面检测技术研究》文中认为轮对是铁路车辆重要的走行部件,轮对踏面的损伤会对列车运行产生许多不良影响。因此,迅速准确地检测轮对踏面的损伤,确保磨耗量不超过规定的限度,对于保障列车运行的平稳性和安全性具有重要的现实意义。目前国内车辆轮对踏面检测还是以人工检测为主,大量的测量数据需要人工记录,劳动效率差、可靠性低且不便于信息化管理。论文主要研究基于图像处理与机器视觉的轮对踏面磨耗和相关参数的自动检测技术。检测系统通过步进电机控制轮对旋转,并以激光作为光源扫描轮对踏面,形成踏面光带轮廓,同时用面阵CCD（Charge Coupled Device）采集踏面光带轮廓图像。计算机对采集的图像进行图像处理和图像分析,运用的主要算法有图像类型的转化、图像反色、中值滤波、LOG（Laplacian of Gaussian）锐化算子、基于迭代法的阈值分割、细线化等,使得提取的轮对图像信息达到了较高的精度。系统标定采用两步法,通过畸变校正提高了标定精度。采用模式识别中的差影法对轮对踏面的磨耗进行了快速准确的检测,并根据图像的相加运算来测量轮对的相关参数。分析了实验测量结果的误差来源,并提出了具体的测量装置的改进方案。
向前涌[6]（2004）在《基于LCOS成像的数码照片冲印系统及其软件系统的研究》文中研究说明论文在分析国内外数码电子片夹的基础上（第一章），首先论述了LCOS投影系统的关键技术，着重分析了LCOS投影仪中液晶盒特性以及投影系统光学特性，然后在此基础上结合实际情况就现阶段LCOS用于数码照片扩印系统的基本结构进行一些具体分析，并重点设计与分析了金成LCOS数码电子片夹的系统结构以及各个组成部分，为后面LCOS数码扩印系统的颜色校正以及数码照片扩印系统软件的研究提供了一定的基础（第二章）。 数码照片的输出，图像处理与颜色校正是关键，因此在第三章，我们详细介绍了基于LCOS电子片夹的数码冲印系统的软件系统，这一部分包括了软件系统设计以及整个系统的软件模块，更进一步地，我们详细地介绍了基于目录的的图像浏览模块、图像处理模块、图像组板模块以及其他实现的功能。这些模块构成了数码系统的基本框架，同时也成为我们论文的主体。 在第四章，我们重点研究的用于数码冲印的颜色校正模块及其实现，这一部分在简要介绍色坐标与颜色空间，色差计算公式的基础上，将重点放在数码彩扩机目标色域以及源色域色域映射方法，密度计密度空间以及色度空间映射关系，即时色度与密度空间的关系等的研究。在此基础上完整地阐述了LCOS数码彩色扩印机的颜色校正模型。 第五章我们给出了LCOS电子片夹的部分实验结果，并对工作进行了总结，提出了进一步努力或改进的方向。
二、像素值不是数码相机品质惟一的保证（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、像素值不是数码相机品质惟一的保证（论文提纲范文）
（1）基于拉普拉斯金字塔的图像去雾算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 图像去雾研究背景 |
| 1.2 图像去雾研究目的和意义 |
| 1.3 图像去雾方法研究现状 |
| 1.3.1 不含物理模型的方法 |
| 1.3.2 基于物理模型的方法 |
| 1.4 本文内容和结构安排 |
| 第二章 图像去雾理论基础 |
| 2.1 雾的形成与图像降质 |
| 2.2 大气散射模型 |
| 2.2.1 大气散射 |
| 2.2.2 大气散射模型 |
| 2.3 暗通道先验原理 |
| 2.3.1 暗通道先验的透射率估计与优化 |
| 2.3.2 透射率的二次优化 |
| 2.3.3 估计大气光强度值 |
| 2.3.4 复原图像 |
| 2.4 暗通道先验原理的改进方向 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 K-means聚类图像分割 |
| 3.1 聚类定义 |
| 3.1.1 聚类概念和数据结构 |
| 3.1.2 聚类的相似性度量与准则函数 |
| 3.2 K-means聚类算法 |
| 3.2.1 K-means聚类算法的基本思想 |
| 3.2.2 K-means聚类算法运算步骤 |
| 3.2.3 K-means聚类算法分析与改进 |
| 3.3 一种用于图像拆分的改进K-means聚类方法 |
| 3.3.1 图像拆分基础 |
| 3.3.2 K-means算法的图像拆分 |
| 3.3.3 对大气光强度的估计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 伽马校正与图像融合 |
| 4.1 CRT与伽马校正 |
| 4.1.1 CRT与伽马校正起源 |
| 4.1.2 伽马校正 |
| 4.2 图像融合与图像金字塔 |
| 4.2.1 图像融合技术介绍 |
| 4.2.2 像素级图像融合技术分类 |
| 4.2.3 图像金字塔的分类 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 图像去雾算法 |
| 5.1 多曝光图像融合 |
| 5.2 欠曝光态多图像融合 |
| 5.3 实验对比结果 |
| 5.4 算法优缺点分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简介 |
| 论文发表 |
| 获奖成果证书 |
（2）基于DSP的嵌入式数字水印研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景介绍 |
| 1.2 数字水印技术的研究现状 |
| 1.2.1 国外数字水印技术研究现状 |
| 1.2.2 国内数字水印技术研究现状 |
| 1.3 数字水印技术简介 |
| 1.3.1 信息隐藏概要 |
| 1.3.2 数字水印算法过程 |
| 1.3.3 算法分类 |
| 1.3.4 数字水印算法评价标准 |
| 1.3.5 数字水印特征描述 |
| 1.3.6 数字水印的分类 |
| 1.3.7 数字水印应用领域 |
| 1.4 论文工作与章节安排 |
| 第2章 系统算法可行性分析 |
| 2.1 水印嵌入域分析 |
| 2.2 打印扫描中造成图像失真的分析 |
| 2.2.1 图像失真分析 |
| 2.2.2 几种抗几何攻击的水印算法 |
| 2.3 系统算法的颜色空间选择 |
| 2.3.1 CIEL~*a~*b~*颜色空间简介 |
| 2.3.2 CIEL~*a~*b~*颜色空间特性 |
| 2.3.3 不同颜色空间的转化方法 |
| 2.4 系统体系结构分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统算法概述 |
| 3.1 算法设计思想 |
| 3.2 水印图像预处理 |
| 3.3 水印的嵌入 |
| 3.4 水印的提取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 水印系统平台环境介绍 |
| 4.1 DSP数字信号处理器简介及型号选取 |
| 4.1.1 DSP数字信号处理器功能特性 |
| 4.1.2 TMS320DM642型DSP介绍 |
| 4.2 基于TMS320DM642的评估板ICETEK-DM642-C简介 |
| 4.2.1 评估板功能分析 |
| 4.2.2 系统时钟配置 |
| 4.2.3 系统引导模式 |
| 4.3 YUV到RGB空间转换方式 |
| 4.4 系统中Matlab应用 |
| 4.4.1 Matlab辅助DSP开发 |
| 4.4.2 Matlab到CCS的图像数据格式转换 |
| 4.4.3 CCS到Matlab的图像数据格式转换 |
| 4.5 Zigbee无线模块 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 水印算法在模拟攻击下的实验结果探究 |
| 5.1 仿真结果分析 |
| 5.2 打印扫描结果分析 |
| 5.2.1 经扫描后含水印图像提取水印 |
| 5.2.2 经ICETEK-DM642-C评估板处理后图像的水印提取 |
| 5.2.3 灰度图像载体在同样参数条件下的处理结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）自然场景下苹果检测系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 国外研究现状和发展趋势概述 |
| 1.2.2 国内研究现状和发展趋势概述 |
| 1.3 本研究主要内容 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 关键问题以及预期结果 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 苹果检测视觉系统 |
| 2.1 机器视觉理论 |
| 2.1.1 机器视觉理论基础 |
| 2.1.2 机器视觉系统结构 |
| 2.2 苹果检测视觉系统构建 |
| 2.2.1 硬件构成 |
| 2.2.2 软件实现 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 苹果果实检测方法研究 |
| 3.1 图像预处理 |
| 3.1.1 均值滤波 |
| 3.1.2 中值滤波 |
| 3.1.3 矢量中值滤波 |
| 3.2 成熟果实区域提取 |
| 3.2.1 颜色分割 |
| 3.2.2 形态学滤波 |
| 3.2.3 图像区域标记 |
| 3.2.4 图像区域填充 |
| 3.3 果实特征提取 |
| 3.3.1 提取果实图像轮廓 |
| 3.3.2 果实特征参数提取 |
| 3.4 苹果检测方法实验结果及分析 |
| 3.4.1 实验材料采集 |
| 3.4.2 实验结果 |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 苹果检测系统实现 |
| 4.1 系统界面实现 |
| 4.1.1 界面实现技术 |
| 4.1.2 系统功能模块 |
| 4.2 系统主要算法实现流程 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）可视媒体中的流体运动分析与合成问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 可视媒体流体运动分析合成 |
| 1.1.2 可视媒体流体分析合成的研究和应用现状 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 研究价值 |
| 1.4 本论文的研究工作 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 第二章 可视媒体流体分析合成中的相关基本知识 |
| 2.1 计算流体力学相关知识 |
| 2.1.1 流体运动学 |
| 2.1.2 流体动力学 |
| 2.1.3 Navier-Stokes 方程的求解 |
| 2.2 三维视觉相关知识 |
| 2.2.1 平面方程 |
| 2.2.2 齐次坐标 |
| 2.2.3 全局坐标系和局部坐标系 |
| 2.2.4 针孔模型和透视投影 |
| 2.2.5 透视投影的各种线性近似 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 可视媒体中的三维流体建模 |
| 3.1 适用于计算机视觉的基本三维流体模型 |
| 3.1.1 稳定的Navier-Stokes 方程求解 |
| 3.1.2 解法过程描述 |
| 3.2 基本三维运动模式建模 |
| 3.2.1 基本运动形态建模 |
| 3.2.2 三维基本运动几何表示 |
| 3.2.3 基本三维模型的模拟 |
| 3.3 水波模型的建立 |
| 3.3.1 波浪理论中的基本概念 |
| 3.3.2 基于观察经验的海浪统计模型 |
| 3.3.3 基于海浪频谱的改进模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 可视媒体流体分析合成中的图像预处理 |
| 4.1 用于流体图像的预处理技术 |
| 4.2 流体图像的抠图处理 |
| 4.2.1 引言 |
| 4.2.2 图像抠图技术 |
| 4.2.3 用于流体图像分析合成的抠图技术 |
| 4.3 流体图像的补绘处理 |
| 4.3.1 引言 |
| 4.3.2 用于流体图像分析合成的补绘技术 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 可视媒体中流体视频的分析合成 |
| 5.1 基于流体视频的分析合成 |
| 5.1.1 引言 |
| 5.1.2 视频合成方法 |
| 5.2 流体视频的编辑 |
| 5.2.1 合成流线对应区域 |
| 5.2.2 交叠区域的像素值确定 |
| 5.2.3 具体的设计方案 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于静止图像的可视媒体流体分析与合成 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 三维流体模型向二维图像的投影 |
| 6.2.1 针孔模型 |
| 6.2.2 消隐点和消隐线 |
| 6.3 通过基本三维模型分析合成流体视频 |
| 6.3.1 水波图片的编辑合成 |
| 6.3.2 烟雾图片的编辑合成 |
| 6.4 通过基本三维运动模式分析合成流体视频 |
| 6.4.1 三维基本模型投影到二维图像产生视频 |
| 6.4.2 视频合成系统 |
| 6.4.3 视频合成过程 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成论文、发明专利 |
| 致谢 |
| 附录一：课题来源 |
（5）基于图像处理与机器视觉的车辆轮对踏面检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出与研究的意义 |
| 1.2 轮对踏面参数检测技术的发展现状 |
| 1.2.1 车辆轮对的静态检测技术 |
| 1.2.2 车辆轮对的动态检测技术 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 轮对踏面检测系统的基本原理 |
| 2.1 数字图像处理基础 |
| 2.1.1 图像处理的发展和特点 |
| 2.1.2 数字图像处理的结构和数字化 |
| 2.1.3 数字图像处理的方法 |
| 2.2 机器视觉基础 |
| 2.2.1 机器视觉的基本原理 |
| 2.2.2 机器视觉的发展和应用 |
| 2.3 模式识别的理论基础 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统测量装置的总体设计 |
| 3.1 轮对的基础知识 |
| 3.1.1 轮对的形状及参数含义 |
| 3.1.2 轮对的损伤 |
| 3.2 检测系统工作原理 |
| 3.3 系统测量装置的总体结构 |
| 3.4 硬件的组成 |
| 3.4.1 运动控制模块 |
| 3.4.2 图像采集模块 |
| 3.4.3 微机系统 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 轮对踏面检测系统的标定 |
| 4.1 摄像机标定方法概述 |
| 4.1.1 传统的摄像机标定方法 |
| 4.1.2 摄像机自标定方法 |
| 4.1.3 本系统标定方法的选用 |
| 4.2 标定模型 |
| 4.3 CCD摄像机引起的畸变及其校正 |
| 4.4 摄像机的标定 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 轮对踏面检测系统的图像处理 |
| 5.1 图像类型的转化与反色 |
| 5.1.1 图像类型的转化 |
| 5.1.2 图像的反色 |
| 5.2 图像的平滑 |
| 5.3 图像的锐化 |
| 5.4 图像的分割 |
| 5.4.1 图像分割方法概述 |
| 5.4.2 系统采用的图像分割方法 |
| 5.5 图像的细线化 |
| 5.6 图像的分析 |
| 5.6.1 采用差影法计算轮对的磨耗 |
| 5.6.2 轮缘高度和轮缘厚度的参数测量 |
| 5.6.3 其他轮对参数的测量 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 轮对踏面检测系统的软件设计 |
| 6.1 系统软件编程语言的选择和设计方案 |
| 6.1.1 编程语言的选择 |
| 6.1.2 设计方案 |
| 6.2 图像采集与处理模块的程序设计 |
| 6.2.1 图像采集的程序设计 |
| 6.2.2 图像处理的程序设计 |
| 6.3 数据管理模块的程序设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 轮对踏面检测系统的实验研究 |
| 7.1 轮对踏面检测实例 |
| 7.1.1 轮对踏面图像采集和处理的实验 |
| 7.1.2 轮对踏面检测的数据管理模块 |
| 7.2 影响系统检测精度的因素分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 结论与后续工作 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 后续工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 |
（6）基于LCOS成像的数码照片冲印系统及其软件系统的研究（论文提纲范文）
| 第1章 数码冲印技术发展现状 |
| 1.1 数码冲印技术的原理 |
| 1.2 激光冲印技术 |
| 1.3 光纤冲印技术 |
| 1.4 LCOS或TFT冲印技术 |
| 1.5 CRT冲印技术 |
| 1.6 热升华冲印冲印技术 |
| 1.7 普通喷墨打印技术 |
| 1.8 当前技术发展总结 |
| 1.9 本论文的研究内容 |
| 1.10 参考文献 |
| 第2章 LCOS数码冲印技术的基本原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 LCOS液晶片特性 |
| 2.3 LCOS投影技术 |
| 2.4 LCOS投影光学系统 |
| 2.5 LCOS投影技术的应用 |
| 2.6 LCOS数码电子片夹 |
| 2.7 LCOS与LCD数码成像技术的比较 |
| 2.8 金成LCOS数码电子片夹 |
| 2.9 本章结论 |
| 2.10 参考文献 |
| 第3章 软件系统 |
| 3.1 本章引言 |
| 3.2 软件系统设计 |
| 3.3 软件模块 |
| 3.4 ImageLib库 |
| 3.5 基于目录的图像浏览模块: |
| 3.6 图像处理模块 |
| 3.7 图像组板模块 |
| 3.8 其他 |
| 3.9 系统在线帮助 |
| 3.10 参考文献 |
| 第4章 数码彩扩机颜色校正技术及其实现 |
| 4.1 本章引言 |
| 4.2 颜色校正 |
| 4.3 色貌模型 |
| 4.4 色域映射方法 |
| 4.5 LCOS数码电子片夹颜色校正模型的实现 |
| 4.6 图像数字校正 |
| 4.7 结论 |
| 4.8 参考文献 |
| 第5章 实验结果与结论 |
| 5.1 密度条校正及其效果 |
| 5.2 颜色校正照片及其效果 |
| 5.3 寸照组板效果 |
| 5.4 结论与展望 |
四、像素值不是数码相机品质惟一的保证（论文参考文献）
- [1]基于拉普拉斯金字塔的图像去雾算法的研究[D]. 杨德坤. 中国地质大学(北京), 2019(02)
- [2]基于DSP的嵌入式数字水印研究[D]. 侯琛. 山东大学, 2013(04)
- [3]自然场景下苹果检测系统的研究与实现[D]. 覃香. 西北农林科技大学, 2011(04)
- [4]可视媒体中的流体运动分析与合成问题研究[D]. 赵语涛. 上海交通大学, 2010(10)
- [5]基于图像处理与机器视觉的车辆轮对踏面检测技术研究[D]. 黄熙. 中南大学, 2008(01)
- [6]基于LCOS成像的数码照片冲印系统及其软件系统的研究[D]. 向前涌. 浙江大学, 2004(03)