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当前位置：教育论文中心首页--硕士论文--基于图像处理的水银温度计刻度图像识别
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基于图像处理的水银温度计刻度图像识别
 
     论文目录
 
摘要第2-3页
Abstract第3-4页
1 绪论第7-11页
    1.1 选题目的及意义第7-8页
    1.2 国内外研究现状第8-9页
    1.3 本文研究内容第9-11页
2 图像处理技术及算法第11-25页
    2.1 图像采集与量化第11页
    2.2 图像增强第11-14页
        2.2.1 灰度变换第11-13页
        2.2.2 Retinex增强第13-14页
    2.3 去噪与平滑第14-15页
        2.3.1 局部平滑第14页
        2.3.2 双边滤波第14-15页
    2.4 图像分割第15-18页
        2.4.1 二值化分割第16页
        2.4.2 最大类间方差阈值算法第16-18页
    2.5 边缘检测第18-21页
        2.5.1 Sobel边缘检测算法第18-19页
        2.5.2 梯度算子第19-20页
        2.5.3 hough算法第20-21页
    2.6 形态处理第21-23页
        2.6.1 膨胀与腐蚀第21-22页
        2.6.2 开运算与闭运算第22页
        2.6.3 图像的细化第22-23页
    2.7 旋转第23-24页
        2.7.1 图像几何变换概述第23-24页
        2.7.2 图像旋转第24页
    2.8 本章总结第24-25页
3 系统选用算法及实现第25-38页
    3.1 OpenCV平台第25-26页
    3.2 图像分割第26-30页
    3.3 数字字符识别第30-33页
        3.3.1 数字识别算法框架第30-31页
        3.3.2 数字提取分割第31-33页
    3.4 刻度识别第33-35页
        3.4.1 刻度提取第33-35页
    3.5 水银柱识别第35-36页
    3.6 水银温度计读数计算第36-37页
    3.7 本章总结第37-38页
4 实验及结果分析第38-43页
    4.1 运行流程第38-41页
    4.2 结果比较及分析第41-43页
结论第43-44页
参考文献第44-46页
附录 A部分刻度识别系统Open CV代码第46-52页
致谢第52-54页
 
 
论文编号BS4358075，这篇论文共54页
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