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复杂光照条件下含拖影仪表字符识别方法

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复杂光照条件下含拖影仪表字符识别方法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-24页
    1.1 课题背景及其研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-19页
        1.2.1 仪表字符识别算法研究现状第11-12页
        1.2.2 图像增强算法研究现状第12-18页
        1.2.3 图像二值化算法研究现状第18-19页
    1.3 存在的问题与主要工作第19-22页
    1.4 论文结构安排第22-24页
第2章 基于PCA融合的快速自适应图像增强算法第24-48页
    2.1 基本光照-反射模型第24-25页
    2.2 基于PCA融合的快速自适应图像增强第25-35页
        2.2.1 空间变换第26-27页
        2.2.2 光照分量的估计第27-30页
        2.2.3 自适应光照增强第30-33页
        2.2.4 图像融合第33-35页
    2.3 图像增强实验与分析第35-46页
        2.3.1 主观视觉评估第37-42页
        2.3.2 客观定量评估第42-46页
        2.3.3 复杂度分析第46页
    2.4 本章小结第46-48页
第3章 基于BP神经网络阈值预测拖影仪表字符二值化算法第48-58页
    3.1 BP神经网络第48-49页
    3.2 基于BP神经网络阈值预测仪表字符二值化模型第49-54页
        3.2.1 模型数据来源第50页
        3.2.2 样本预处理和标签制作第50-51页
        3.2.3 隐含层的层数和节点设计第51-53页
        3.2.4 节点传递函数的选择第53页
        3.2.5 训练函数的选择第53-54页
    3.3 实验与结果分析第54-56页
    3.4 本章小结第56-58页
第4章 基于FCN与 VGG的严重光照不均和拖影仪表字符二值化算法第58-67页
    4.1 基于FCN与 VGG的二值化算法第58-61页
        4.1.1 FCN网络第58-59页
        4.1.2 VGG网络第59-60页
        4.1.3 网络结构的改进第60-61页
    4.2 实验过程和结果第61-66页
        4.2.1 数据集的采集和制作第61-64页
        4.2.2 实验结果第64-66页
    4.3 本章小结第66-67页
第5章 基于改进LeNet-5 仪表字符识别算法第67-76页
    5.1 基于改进LeNet-5 仪表字符识别模型第67-69页
        5.1.1 LeNet-5 的基本原理第67-69页
        5.1.2 改进LeNet-5 模型第69页
    5.2 不同程度光照不均的仪表字符识别方法第69-73页
        5.2.1 光照不均程度判断指标第69-71页
        5.2.2 仪表字符识别方法第71-73页
    5.3 实验与结果分析第73-75页
    5.4 本章小结第75-76页
第6章 总结与展望第76-78页
    6.1 全文总结第76-77页
    6.2 展望第77-78页
参考文献第78-84页
致谢第84-85页
附录:攻读学位期间的科研成果与奖励第85页

本篇论文共85页,点击这进入下载页面
 
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