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          畢業論文標題:

          紋理是機器視覺

           本文ID:LWGSW17794 價格:收費積分/100
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          本站會員可自行下載:下載地址 紋理是機器視覺 (收費:1000 積分)  

          論文字數:10894.頁數:25

          摘要

           紋理是機器視覺一個很重要的研究領域。從應用角度來講,紋理廣泛應用于自動檢測、醫學影像處理、文檔處理和遙感領域。可見紋理識別已得到了廣泛的應用,所以對紋理識別進行研究具有重大的意義。根據技術的發展情況以及實現方法的可行性方面來考慮,本課題采用了統計法中的灰度共生矩陣方法來實現。灰度共生矩陣方法,是建立在估計圖像的二階組合條件概率密度函數基礎上的,首先通過灰度圖計算出4個角度的灰度共生矩陣,然后計算出每個像元對在灰度共生矩陣中的概率,最后根據能量,熵,慣性矩,相關,局部平穩的計算公式計算出這5個特征值。如此做出來的識別系統,能夠比較準確地計算出紋理圖像的特征值,對紋理進行識別非常得有效,這也證明了灰度共生矩陣方法是一種很有效的識別紋理的方法。

          關鍵字: 紋理, 紋理識別, 灰度共生矩陣, VC++

          Abstract

           Texture is a very important research field of machine vision. From application perspective, texture is widely used in the field of automatic detection, medical image processing, and document processing and remote sensing. Texture recognition has been widely used, and the research of texture recognition is of great significance. According to the condition of the Technical development and the feasibility of the arithmetic, the subject used Gray co-occurrence matrix method which belongs to the statistical method to achieve. Gray co-occurrence matrix method is based on the second-order conditional probability density function of the estimated image. First, compute the gray co-occurrence matrix of 4 angles from the gray image. Then, compute the probability of every pair pixel in the gray co-occurrence matrix. Finally, compute the 5 Characteristic values according to the formula of energy, entropy, inertia matrix, correlation, and local balance. The recognition system done by this way can calculate the Characteristic value of texture image accurately, and is very effective to recognize texture. This also proves that the co-occurrence matrix method is a very effective method to recognize texture.

          Keywords: texture, texture recognition, gray co-occurrence matrix, VC++

          目錄

          摘要 I
          Abstract II
          第1章 緒論 1
          1.1 數字圖像處理概念以及發展歷史 1
          1.2 研究的目的、背景和意義 2
          1.3 國內外文獻綜述 3
          1.4 關于紋理的一些其他方面的認識 4
          1.4.1 紋理模型分類 5
          1.4.2 紋理分析的應用領域 6
          1.5 文本組織 6
          第2章 關于Microsoft Visual C++ 6.0介紹 7
          2.1 Visual C++ 6.0簡介 7
          2.2 Visual C++ 6.0的特點 7
          2.3 Visual C++ 6.0常用向導簡介 8
          2.4 MFC類庫 9
          第3章 紋理分析的概念以及算法 11
          3.1 紋理的概念 11
          3.2 紋理分析的幾種方法 11
          3.3 灰度共生矩陣具體算法分析 12
          3.4 程序實現 15
          3.5 結果分析 16
          第4章 總結和展望 20
          致謝 21
          參考文獻 22


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