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基于计算机视觉木材轴向薄壁组织提取技术研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-15页
   ·课题的背景和意义第9-10页
   ·国内外研究现状和发展趋势第10-14页
     ·研究现状第10-13页
     ·发展趋势第13-14页
   ·本文研究的内容第14页
   ·本文的组织结构第14-15页
2 本文相关理论和技术第15-22页
   ·木材学知识第15-18页
     ·木材的微观构造第15页
     ·轴向薄壁组织的基础知识第15-18页
       ·轴向薄壁组织概述第15-16页
       ·轴向薄壁组织显微特征第16-18页
   ·计算机视觉技术第18-20页
     ·数字图像处理技术第18-20页
   ·数据获取平台第20-21页
   ·数据处理平台第21页
   ·本章小结第21-22页
3 木材横切面图像中的轴向薄壁组织和导管的提取第22-42页
   ·数字图像分割方法第22-24页
   ·数学形态学理论第24-25页
   ·基于数学形态学的轴向薄壁组织和导管的提取第25-31页
     ·图像灰度化处理第26页
     ·图像降噪处理第26-27页
     ·图像二值化第27-29页
       ·二值化的基本原理第27页
       ·二值化的常用方法第27页
       ·本文二值化特点第27-29页
     ·数学形态学处理第29-31页
       ·数学形态学的基本运算第29-30页
       ·结构元素的选取第30-31页
   ·实验结果及分析第31-41页
     ·图像去噪处理实验结果分析第31-33页
     ·二值化处理后的实验结果分析第33-35页
     ·膨胀和腐蚀后的实验结果分析第35-37页
     ·不同树种提取效果的实验结果与分析第37-41页
   ·本章小结第41-42页
4 基于封闭区域面积直方图的轴向薄壁组织的提取第42-52页
   ·标注二值图像中所有的封闭区域第42-44页
   ·封闭区域面积的计算第44页
   ·面积直方图第44-45页
   ·封闭区域面积阈值的确定第45页
   ·分离出轴向薄壁组织第45-46页
   ·实验结果以及分析第46-51页
     ·大叶锥的面积直方图第46页
     ·大叶锥图像处理后的实验结果分析第46-47页
     ·不同树种轴向薄壁组织提取的实验结果分析第47-51页
       ·不同树种的面积阈值直方图和面积阈值第47-49页
       ·对于不同树种运用本算法提取轴向薄壁组织的实验结果分析第49-51页
   ·本章小结第51-52页
5 总结和展望第52-54页
   ·本文结论第52页
   ·下一步的研究方向第52-54页
参考文献第54-57页
致谢第57页

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