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复杂采集环境下QR码识别
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 课题研究背景第14-15页
    1.2 课题研究意义第15-16页
    1.3 国内外研究现状第16-20页
        1.3.1 QR码定位算法的研究现状第16-18页
        1.3.2 QR码模糊复原研究现状第18-19页
        1.3.3 QR码畸变复原研究现状第19-20页
    1.4 本文主要工作和难点第20-22页
        1.4.1 本文的主要工作第20-21页
        1.4.2 本文的难点第21-22页
    1.5 本文结构安排第22-23页
    1.6 本章小结第23-24页
第二章 QR码概述与数据集建立第24-32页
    2.1 概述第24页
    2.2 QR码结构组成和优势第24-26页
        2.2.1 QR码结构组成第24-25页
        2.2.2 QR码的优势第25-26页
    2.3 QR码识别设备与应用环境分析第26-28页
        2.3.1 QR码识别设备第26-28页
        2.3.2 QR码应用环境分析第28页
    2.4 复杂采集环境下QR码数据集建立第28-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第三章 复杂环境下QR码定位第32-56页
    3.1 概述第32页
    3.2 深度卷积神经网络基础知识第32-37页
        3.2.1 卷积神经网络基本概念和结构第33-34页
        3.2.2 基于深度学习的目标检测算法第34-37页
    3.3 基于SSD网络模型的QR码定位第37-45页
        3.3.1 QR码定位方案设计第37-38页
        3.3.2 SSD目标检测原理第38-42页
        3.3.3 基于K-means算法的QR码定位模型优化第42-45页
    3.4 定位算法性能分析第45-55页
        3.4.1 QR码定位测试结果第46-54页
        3.4.2 测试结果分析第54-55页
    3.5 本章小结第55-56页
第四章 基于运动模糊复原的QR码识别第56-72页
    4.1 概述第56页
    4.2 图像退化模型第56-58页
    4.3 模糊QR码图像先验知识第58-61页
    4.4 基于L0正则化先验的QR码图像模糊复原第61-67页
        4.4.1 基于双边滤波的模糊QR码图像预处理第61-62页
        4.4.2 基于强度和梯度先验的QR码图像模糊复原第62-65页
        4.4.3 基于超拉普拉斯先验的非盲去卷积第65-67页
    4.5 模糊复原性能分析第67-70页
    4.6 本章小结第70-72页
第五章 基于畸变复原的QR码识别第72-90页
    5.1 概述第72-73页
    5.2 QR码图像区域连通第73-79页
        5.2.1 QR码图像形态学运算第73-75页
        5.2.2 QR码区域灰度化及二值化处理第75-79页
    5.3 QR码区域图像的边缘提取第79-81页
    5.4 基于Hough变换的QR码边缘检测与角点获取第81-83页
    5.5 QR码区域图像的透视变形校正第83-88页
        5.5.1 QR码透视变换矩阵计算第83-85页
        5.5.2 复原图像像素点填充第85-88页
    5.6 畸变复原性能分析第88-89页
    5.7 本章小结第89-90页
第六章 总结与展望第90-92页
    6.1 本文工作总结第90-91页
    6.2 工作展望第91-92页
参考文献第92-96页
致谢第96-98页
作者简介第98-99页

 
 
论文编号BS4017899,这篇论文共99
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