基于颜色特征的茶叶色泽分析的研究与应用
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-12页 |
| ·研究背景与研究现状 | 第7-8页 |
| ·数字图像处理的发展与应用 | 第8-9页 |
| ·本论文主要研究内容及研究思路 | 第9-10页 |
| ·论文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第2章 数字图像处理技术 | 第12-18页 |
| ·数字图像处理基本概念 | 第12-13页 |
| ·图像与数字图像 | 第12-13页 |
| ·数字图像处理 | 第13页 |
| ·数字图像处理的研究内容 | 第13-15页 |
| ·图像的转化和存储 | 第13-14页 |
| ·图像视觉优化 | 第14页 |
| ·图像理解 | 第14-15页 |
| ·设备无关位图（DIB） | 第15-16页 |
| ·BMP 图像位图数据的访问 | 第16-17页 |
| ·数字图像处理系统的开发工具 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 基于种子算法的区域提取 | 第18-32页 |
| ·茶叶图像 | 第18-22页 |
| ·数字图像采集 | 第18-19页 |
| ·图像颜色 | 第19-22页 |
| ·基于种子算法的特征提取 | 第22-29页 |
| ·种子算法 | 第22-24页 |
| ·漫水法 | 第24-25页 |
| ·一种基于双栈二分查找的种子算法 | 第25-27页 |
| ·改进后的算法流程 | 第27-28页 |
| ·改进算法的效率体现 | 第28-29页 |
| ·色选机采样系统设计 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 茶叶颜色特征的提取与分析 | 第32-45页 |
| ·茶叶的特征鉴别 | 第32-33页 |
| ·茶叶的颜色特征提取 | 第33-35页 |
| ·特征向量的分析 | 第35-38页 |
| ·R、G、B 特征向量分析 | 第37-38页 |
| ·H 特征向量分析 | 第38页 |
| ·特征向量的处理 | 第38-40页 |
| ·特征向量函数的建立 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 K-均值聚类的茶叶图像识别 | 第45-50页 |
| ·K- MEANS算法 | 第45页 |
| ·K- MEANS算法的图像识别 | 第45-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 个人简历 | 第57页 |
