首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

羊绒与羊毛纤维的计算机图像识别方法的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
1 绪论第7-16页
   ·羊绒和羊毛纤维的形态结构和品质特征第8-11页
     ·羊绒和羊毛纤维的形态结构第8-9页
     ·羊绒和羊毛纤维的品质特征第9-11页
   ·羊绒和羊毛纤维识别的必要性第11页
   ·羊绒和羊毛纤维传统的鉴别方法第11-13页
     ·光学投影显微镜法(LM 法)第11-12页
     ·扫描电子显微镜法( SEM 法)第12页
     ·基因分析法第12页
     ·其他方法第12-13页
   ·计算机图像处理对羊绒和羊毛纤维识别的研究第13-14页
     ·计算机图像处理概述第13页
     ·计算机图像处理技术在羊绒和羊毛纤维识别中的研究现状第13-14页
   ·本课题的意义及主要研究内容第14-15页
   ·本章小结第15-16页
2 羊绒和羊毛纤维的图像处理第16-30页
   ·羊绒和羊毛纤维SEM 图像的特点第16页
   ·羊绒和羊毛纤维图像处理的总方案第16-18页
   ·羊绒和羊毛纤维图像的预处理过程第18-23页
     ·灰度化转换第18-20页
     ·Sobel 算子锐化增强第20-22页
     ·中值滤波去噪第22-23页
   ·羊绒和羊毛纤维图像的处理过程第23-29页
     ·改进分水岭边缘检测第23-26页
     ·自适应阈值分割第26-27页
     ·形态学运算第27-29页
   ·本章小结第29-30页
3 羊绒和羊毛纤维图像特征参数的提取第30-41页
   ·羊绒与羊毛纤维的特征指标第30-32页
     ·直观指标第30-31页
     ·相对指标第31-32页
   ·羊绒与羊毛纤维特征指标的测定第32-37页
     ·直线拟合法第32-33页
     ·分段直线拟合测量纤维直径第33-35页
     ·中心线法测量纤维鳞片高度第35-37页
   ·羊绒和羊毛纤维的特征参数的测量结果及分析第37-40页
   ·本章小结第40-41页
4 羊绒与羊毛纤维的识别分析第41-47页
   ·典型BP 神经网络的模型第41-44页
     ·人工神经网络模型第41-43页
     ·BP 神经网络模型第43-44页
     ·BP 的学习算法第44页
   ·BP 神经网络的训练与识别第44-46页
     ·样本特征值的归一化处理第45页
     ·BP 神经网络的训练第45-46页
     ·羊绒与羊毛纤维的识别第46页
   ·本章小结第46-47页
5 结论第47-48页
致谢第48-49页
参考文献第49-53页
附录第53页

论文共53页,点击 下载论文
上一篇:基于提升小波变换的图像去噪
下一篇:基于统计学的可信算法评估框架研究