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基于DSP的煤和煤矸石图像识别研究

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基于DSP的煤和煤矸石图像识别研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-15页
  1.1 引言第9-10页
    1.1.1 研究背景第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.2.1 国外研究现状第10-11页
    1.2.2 国内研究现状第11-12页
  1.3 数字图像识别技术及应用现状第12页
  1.4 本文主要研究内容及安排第12-13页
  1.5 本章小节第13-15页
第2章 图像识别算法及实现第15-37页
  2.1 图像识别理论第15-16页
  2.2 图像预处理第16-24页
    2.2.1 灰度图像转化第16-19页
    2.2.2 图像平滑第19-24页
  2.3 图像分割第24-29页
    2.3.1 灰度直方图统计第24-25页
    2.3.2 灰度图像二值化第25-29页
  2.4 改进的图像分割方法第29-32页
    2.4.1 形态学处理第29-31页
    2.4.2 改进的图像分割步骤第31-32页
  2.5 图像特征提取第32-35页
    2.5.1 灰度均值第32-33页
    2.5.2 均值特征提取第33-35页
  2.6 本章小节第35-37页
第3章 系统软硬件设计与实现第37-49页
  3.1 硬件开发平台第37-40页
    3.1.1 SEED-DEC6416开发板概述第37-39页
    3.1.2 JTAG第39-40页
    3.1.3 GPIO第40页
  3.2 软件开发环境第40-44页
    3.2.1 代码生成工具第41-42页
    3.2.2 CCS集成开发环境(IDE)第42-44页
  3.3 软件设计与实现第44-48页
    3.3.1 图像读取第44-45页
    3.3.2 图像识别算法设计第45-47页
    3.3.3 图像识别软件流程第47-48页
  3.4 本章小节第48-49页
第4章 系统调试和结果分析第49-57页
  4.1 DSP软件调试第49-51页
  4.2 实验结果第51-56页
  4.3 结果分析第56页
  4.4 本章小节第56-57页
第5章 结论和展望第57-59页
  5.1 结论第57页
  5.2 展望第57-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-65页
攻读学位期间发表的学术论文目录第65-66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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