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学位论文作者:彳易韦荨嗍:孙/年名月学位论文作者:才易啬聿日期:厶//年耛日学位论文原创性声明学位论文使用授权声明体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属郑州大学。门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权郑州缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索,可以采用影印、位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。
摘要随着计算机技术的飞速发展,机器视觉的研究也越来越受到人们的青睐。的事物进行形态和运动的识别。机器视觉的一个重要任务就是对图像中的特定学、魔杖处理的基础上,提出的一种颜色阈值分割与魔杖处理相结合的复杂背所谓机器视觉一般是指通过建立摄像机与计算机的通讯来模拟人眼的功能,使得图像或图像序列在处理之后,能够提取出有效的信息,有助于对外界环境中目标进行提取,而目标提取的速度、精度与准确性直接决定了对后续运动目标的识别与跟踪的有效性。在各种光学图像中,对外部客观世界最为逼近的描述当属彩色图像。因此,对彩色图像进行处理有助于我们获得更多的有效信息。本文就彩色图像中的图像分割和目标提取中的一些问题进行了较为系统的讨论,提出了一种彩色图像目标提取综合算法,并把图像处理算法成功地应用到目标提取系统中,最后在7⒒肪诚峦瓿闪讼嘤Φ氖笛椤本文首先研究了目前常用的目标提取算法,包括图像分割方法、帧间差分法、减背景法、聚类分析法和光流法,详细分析了每种算法的原理,尤其对图像分割中阈值分割的各种算法和聚类分析法进行了验证并成功地将算法应用到了目标提取实验平台中。其次提出了彩色图像复杂背景目标提取综合算法,这也是本文最大的创新点。该算法是在分析了自动阈值分割、单颜色因子阈值分割、P汀⑿翁景彩色图像目标与背景分离方法。与传统的自动阈值分割方法相比,适用的彩色图像范围更加广泛。对于灰度变换之后,灰度差比较小的图像,采用该方法仍然有很好的分离效果。最后开发了目标提取系统实验平台。根据设计要求,完成系统的整体架构,详细介绍了各主要模块的功能、软件设计思想和具体实现方案,并给出了结果分析。以蚇狪为开发平台方便快捷地实现了所研究的各种算法;交互性界面的设计具有更好的实用性,且大大缩短了系统的开发周期,易于实现和维护。关键词:机器视觉图像采集彩色图像分割颜色空间目标提取
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录目噬枷衲勘晏崛≈械耐枷穹指罴笆迪帧噬枷衲勘晏崛∽酆纤惴ā摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.髀邸课题研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..机器视觉的起源和研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯彩色图像目标提取技术的重要作用及研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7⒒肪吃谕枷翊碇械挠攀啤本文主要研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本文结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.阈值分割方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯区域生长分割法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯聚类的分割方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。边缘检测分割法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。彩色图像颜色模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。目录⋯.⋯...⋯..⋯⋯⋯⋯..⋯....⋯⋯..⋯.⋯.⋯.....⋯..⋯⋯.....⋯⋯.....⋯⋯..⋯⋯.≡〉〉°兄滴蟛罘ā
勘晏崛∠低成杓萍笆迪帧芙嵊胝雇参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.特征提取算法实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..系统关键功能模块的设计及实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。系统界面实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯