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基于气致变色气体传感器的数据采集与图像处理研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-23页
   ·气致变色传感器研究的背景与意义第10-11页
   ·气致变色(可视嗅觉)传感器的概述第11-16页
     ·气体传感器的敏感材料第11-13页
     ·气敏传感器的发展现状第13-15页
     ·气敏传感器的关键技术与发展趋势第15-16页
   ·气敏传感器存在的问题与本文的创新点第16-17页
   ·气致变色气体传感器系统的工作原理与基本构成第17-22页
     ·敏感单元阵列的气敏探测原理第17-20页
     ·气敏阵列的图像采集系统第20-21页
     ·图像的数据化与处理方法概述第21-22页
   ·文章的结构安排第22-23页
第二章 气敏阵列的制作与数据库搭建第23-30页
   ·敏感单元的制备与气敏实验第23-24页
   ·图像数据库的搭建第24-30页
     ·BMP 传感图像格式的结构与存储第24-27页
     ·颜色特征数据库的建立第27-30页
第三章 基于ARM-LINUX 的传感图像采集系统设计第30-50页
   ·ARM-LINUX软硬件平台介绍第30-32页
   ·交叉开发与 LINUX软件平台搭建第32-40页
     ·ARM-Linux-gcc 交叉编译工具的配置第32-33页
     ·引导加载程序的配置与烧写第33-36页
     ·内核移植与驱动配置第36-38页
     ·文件系统的制作第38-40页
   ·基于 ARM-LINUX平台的按键驱动实现第40-44页
     ·基于模块化的按键驱动开发第40-41页
     ·按键驱动的开发步骤第41-42页
     ·中断处理函数的实现第42-44页
   ·基于 V4L2 的图像采集功能实现第44-47页
   ·图像采集系统的测试第47-50页
第四章 可视嗅觉图像的算法识别设计第50-58页
   ·模式识别的基本原理与方法第50-51页
   ·数学形态学方法与应用第51-58页
     ·数学形态学的历史背景与基本思想第51页
     ·数学形态学的基本算法第51-53页
     ·二值形态学的灰度化应用第53-54页
     ·基于形态学的边缘检测算法第54-56页
     ·特征提取与判别第56-58页
第五章 基于OPENCV 的图像处理与识别的实现第58-68页
   ·开发平台上 OPENCV 的安装与配置第58-60页
   ·OPENCV 的基本数据结构与函数体系第60-63页
   ·基于 OPENCV 的图像预处理实现第63-65页
     ·图像的高斯平滑去噪第64页
     ·膨胀与二值化处理第64-65页
   ·OPENCV 图像的边缘检测第65-66页
   ·OPENCV 的图像特征提取与识别第66-68页
第六章 结论与展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-73页
附录第73-86页
攻硕期间取得的研究成果第86-87页

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