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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

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