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计算机图像处理论文提纲格式模板 计算机图像处理论文框架如何写有关写作资料

主题:计算机图像处理 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2023-12-22

计算机图像处理论文范文

计算机图像处理论文

目录

  1. 五、基于计算机图像处理的板形识别研究论文提纲
  2. 四、基于计算机图像处理的作物叶部病害提取方法与技术研究论文提纲范文
  3. 三、PCB数字图像检测与识别研究论文提纲格式范文模板
  4. 二、计算机图像处理技术在选矿在线粒度检测中的应用论文提纲范文
  5. 一、基于moodle的引领式在线学习研究论文提纲范文

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五、基于计算机图像处理的板形识别研究论文提纲

中文摘要

英文摘要

1 绪论

1-1 课题意义及其前景

1-2 课题的来源

1-3 国内外研究现状

1-4 本文的主要内容和各章安排

2 图像处理与板形识别理论基础

2-1 计算机图像处理技术及其应用

2-2 计算机图像的采集与数学表达

2-3 板形识别基本概念

2-3-1 板形的概念

2-3-2 常见的几种板形缺陷模式

2-3-3 板形的数学表示方法

3 图像预处理

3-1 灰度图和灰度直方图

3-2 直方图均衡化

3-3 图像滤波去噪

3-3-1 邻域平均法

3-3-2 梯度倒数加权法

3-3-3 中值滤波

3-4 板形图像滤波实验及其分析

4 图像分割

4-1 灰度值分割

4-2 一阶边缘检测算子法

4-2-1 Roberts 算子

4-2-2 Sobel 算子

4-2-3 Prewitt 边缘检测算子

4-3 二阶边缘检测算子法

4-3-1 Kirsch 算子

4-3-2 Laplace 算子与LoG 算子

4-4 Canny 算子

4-5 多尺度小波变换边缘检测法

4-5-1 二维小波基本变换

4-5-2 多尺度分析

4-5-3 B-样条双正交小波

4-5-4 多尺度小波变换边缘检测

4-6 板形图像分割算法比较

5 板形的识别

5-1 模式识别基本原理

5-2 板形识别算法的设计

5-2-1 Hough 变换

5-2-2 板形识别分类决策树的构建

6 板形识别系统总体设计

6-1 系统硬件设计说明

6-2 系统软件设计说明

6-2-1 软件设计总体结构

6-2-2 系统软件方案的确定

7 结论与展望

致谢

参考文献

附录

独创性声明

学位论文版权使用授权书

四、基于计算机图像处理的作物叶部病害提取方法与技术研究论文提纲范文

摘要

Abstract

第一章 引言

1-1 研究背景及意义

1-1-1 研究背景

1-1-2 研究意义

1-2 数字图像处理概况和发展

1-2-1 彩*像滤波

1-2-2 彩*像分割

1-2-3 图像分析

1-3 论文的主要内容

1-4 论文布局

第二章 作物叶部病害图像的获取与预处理

2-1 作物叶部病害图像获取

2-1-1 图像获取设备及拍摄条件

2-1-2 作物叶部病害图像获取

2-2 颜色模型

2-2-1 RGB 颜色模型

2-2-2 HSI 颜色模型

2-2-3 CIE 颜色模型

2-3 图像滤波

2-3-1 矢量中值滤波算法

2-3-2 矢量中值滤波的改良算法

2-4 试验与分析

2-4-1 滤波效果试验与分析

2-4-2 处理速度试验与分析

2-5 本章小结

第三章 作物叶部病害图像分割

3-1 传统的图像分割算法

3-2 基于色度学准则的颜色信息融合分割方法

3-2-1 作物叶部病害图像特性

3-2-2 基于色度学准则的颜色信息融合分割方法

3-3 基于 PCNN 的图像分割方法

3-3-1 PCNN 模型

3-3-2 PCNN 简化模型

3-3-3 嵌套 PCNN 原理

3-3-4 基于嵌套 PCNN 的玉米病害彩*像分割

3-3-5 主要参数对分割结果的影响

3-4 图像分割试验与分析

3-4-1 试验材料与设备

3-4-2 不同算法分割结果分析

3-5 本章小结

第四章 作物叶部病害提取系统集成

4-1 系统开发环境

4-2 系统整体解决方案

4-3 软件系统部分界面

4-4 本章小结

第五章 结论

致谢

参考文献

附录

三、PCB数字图像检测与识别研究论文提纲格式范文模板

第1章 绪论

1.1 印刷电路板(PCB)简介

1.2 PCB质量检测的重要性

1.2.1 综述

1.2.2 PCB测试技术现状

1.3 论文的主要工作

第2章 数字图像处理技术发展与应用

2.1 基本概念

2.2 图像处理系统的硬件与软件

2.3 数字图像处理的特点和优点

2.3.1 数字图像处理的优点

2.3.2 数字图像处理的特点

2.4 数字图像处理的应用领域

第3章 PCB图像的采集

3.1 图像采集的基本理论

3.1.1 确定型图像场抽样

3.1.2 图像量化

3.2 图像输入设备

3.2.1 扫描方式

3.2.2 图像输入设备

3.2.3 CCD图像传感器

3.3 PCB图像采集系统设计

3.3.1 图像分辨率和采集速度的选择

3.3.2 图像的拼接

3.3.3 基准图像的获取

3.4 模拟实验中的图像采集设备

第4章 PCB图像预处理

4.1 图像空间域单点增强

4.1.1 灰度变换

4.1.2 直方图修正

4.2 空间域图像平滑

4.2.1 邻域平均法

4.2.2 中值滤波

4.2.3 梯度倒数加权法

4.2.4 选择式掩模平滑

4.3 结合PCB图像的特点选择处理方法

4.3.1 PCB图像的特点

4.3.2 PCB图像增强方法

4.4 PCB图像二值化和阈值选择

第5章 PCB图像识别

5.1 模式识别理论基础

5.1.1 模式识别的概念

5.1.2 模式识别的过程

5.1.3 常用模式识别方法

5.2 PCB图像模式识别

5.2.1 印制板标准

5.2.2 PCB模式识别方法

5.3 PCB缺陷特征选择与提取

5.3.1 常用的图像特征对PCB图像的适用性

5.3.2 短路和断路的识别

5.3.3 擦痕的识别

5.3.4 凸起的识别

5.3.5 凹坑和空洞的识别

第6章 PCB图像识别软件设计

6.1 综述

6.2 软件设计

6.2.1 虚拟软面板设计

6.2.2 图像的输入和采集软件设计

6.2.3 PCB标准板的制作子程序设计

6.2.4 PCB图像处理子程序设计

6.2.5 自动检测与识别子程序设计

6.3 部分源程序

第7章 PCB图像识别实例

7.1 实例1

7.2 实例2

结论

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

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二、计算机图像处理技术在选矿在线粒度检测中的应用论文提纲范文

摘要

Abstract

第一章 绪论

1-1 选矿在线粒度检测技术的发展现状

1-1-1 传统的粒度检测方法

1-1-2 现代测试方法在粒度检测中的应用

1-1-3 国内选矿在线粒度检测现状及展望

1-2 国内外数字图像处理的发展现状

第二章 论文选题及研究规划

2-1 课题研究背景及选题的意义

2-2 研究方案

2-2-1 取样

2-2-2 软件编制

2-2-3 论文所做工作的验证

第三章 图像处理技术综述

3-1 图像滤波

3-1-1 中值滤波

3-1-2 a-裁剪均值滤波器

3-1-3 滑动均值滤波器

3-1-4 M滤波器

3-2 图像边缘检测

3-2-1 基于灰度直方图的门限化边缘检测

3-2-2 基于微分的边缘检测

3-2-3 LOG草帽函数

3-2-4 统计型方法

3-2-5 小波多尺度边缘检测

3-2-6 人工神经网络(ANN)

3-2-7 Canny边缘检测算子

3-2-8 基于 Facet模型的边缘检测

3-2-9 数学形态学方法

3-3 灰度图像分割

3-3-1 定义

3-3-2 图像分割的研究及发展现状

3-3-3 传统的图像分割方法

3-4 彩*像分割

3-4-1 彩*像分割方法

3-4-2 彩*像分割的应用

第四章 软件设计

4-1 软件流程

4-2 图像滤波子程序

4-3 图像分割

4-4 边界链码

4-5 粒度统计

4-5-1 颗粒特征提取

4-5-2 统计方法

第五章 在线检测初步设计

第六章 结果分析与验证

第七章 结论

致谢

参考文献

附录 A 攻读硕士期间参加的科研活动

附录 B 攻读硕士期间发表的论文

一、基于moodle的引领式在线学习研究论文提纲范文

摘要

Abstract

第一部分 导论

(一) 选题缘由

(二) 国内外相关研究现状

第二部分 理论基础

(一) 相关概念界定

(二) 理论依据

(三) 研究方法

(四) 研究思路

(五) 研究的假设

第三部分 基于Moodle的引领式在线学习设计及实验

(一) Moodle平台的架构

(二) 计算机图像处理课程的设计原则

(三) 基于Moodle的引领式在线学习设计案例

(四) 实施实验

第四部分 实验数据分析

(一) 采用引领式在线学习模式对学生学习兴趣的影响

(二) 采用引领式在线学习方式对学生学习成绩的影响

(三) 实验前后实验组不同学业水平学生成绩的比较

第五部分 结论与建议

(一) 研究结论

(二) 研究建议

第六部分 结束语

参考文献

附录一

附录二

后记

下面是计算机图像处理论文提纲格式模板,希望能解决毕业生们的计算机图像处理论文框架如何写的相关问题.

计算机图像处理引用文献:

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[2] 计算机图像处理方向论文参考文献 计算机图像处理参考文献有哪些
[3] 计算机图像处理论文提纲格式模板 计算机图像处理论文框架如何写
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