基于图像处理的扁平足检测方法研究

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基于图像处理的扁平足检测方法研究

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基于图像处理的扁平足检测方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-15页
1.1 背景与意义	第10-11页
1.2 研究现状	第11-12页
1.3 本课题的工程意义	第12-13页
1.4 本文的主要内容	第13页
1.5 论文结构安排	第13-15页
第二章扁平足检测方法分析	第15-24页
2.1 足的生理特征	第15-16页
2.2 足型的分类	第16-17页
2.3 扁平足检测方法	第17-19页
2.3.1 视觉观察法	第17-18页
2.3.2 印迹法	第18页
2.3.3 X射线片测量法	第18-19页
2.4 扁平足评价体系	第19-23页
2.4.1 足印系数	第19-20页
2.4.2 足印角度	第20-21页
2.4.3 足弓系数	第21-23页
2.5 本章小结	第23-24页
第三章全足脚印提取	第24-40页
3.1 足印图像数据采集	第24-26页
3.2 彩色空间	第26-27页
3.2.1 RGB彩色空间	第26-27页
3.2.2 CIE彩色空间	第27页
3.3 彩色足印图像预处理	第27-33页
3.3.1 平滑处理	第27-32页
3.3.2 彩色空间转换	第32-33页
3.4 基于k-means算法的足印图像分割	第33-39页
3.4.1 k-means聚类算法	第33-36页
3.4.2 基于优化的k-means算法的足印图像分割	第36-39页
3.5 本章小结	第39-40页
第四章基于均值移位算法的重压区域分割与滤波	第40-52页
4.1 均值移位	第40-41页
4.2 基于均值移位算法的足印图像分割	第41-48页
4.2.1 Luv空间转换	第41-43页
4.2.2 彩色足印图像分割	第43-48页
4.3 均值移位不连续性保持滤波	第48-51页
4.3.1 灰度化	第48页
4.3.2 滤波	第48-51页
4.4 本章小结	第51-52页
第五章基于灰度图像的重压区域提取与扁平足检测	第52-67页
5.1 灰度图像分割	第52-57页
5.1.1 图像分割方法	第52-55页
5.1.2 基于双阈值和Otsu算法的足印图像分割方法	第55-57页
5.2 足印图像形态学处理	第57-62页
5.2.1 集合论中的相关概念	第58页
5.2.2 二值形态学基本运算	第58-60页
5.2.3 二值形态学实现滤波和填充	第60-62页
5.3 重压图像平滑	第62-63页
5.4 扁平足检测	第63-66页
5.4.1 特殊足部类型的确定	第64页
5.4.2 足印系数面积的计算	第64-66页
5.5 本章总结	第66-67页
第六章实验及结果分析	第67-78页
6.1 实验环境	第67页
6.2 分割结果分析	第67-70页
6.3 检测结果分析	第70-74页
6.4 扁平足检测系统	第74-78页
第七章总结与展望	第78-79页
7.1 总结	第78页
7.2 展望	第78-79页
致谢	第79-80页
参考文献	第80-83页
攻读硕士学位期间取得的成果	第83-84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。

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