| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第8-9页 |
| 1.3 本文研究目的和内容 | 第9-10页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第9页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 章节安排 | 第10-11页 |
| 2 图像分离的基础理论 | 第11-23页 |
| 2.1 数字图像分离的概念 | 第11页 |
| 2.2 图像形态学处理原理与方法 | 第11-20页 |
| 2.2.1 集合运算 | 第11-12页 |
| 2.2.2 膨胀和腐蚀 | 第12-14页 |
| 2.2.3 开与闭 | 第14-15页 |
| 2.2.4 欧式距离 | 第15页 |
| 2.2.5 骨架和影响区骨架 | 第15-18页 |
| 2.2.6 Voronoi 图的概念及其与影响区的关系 | 第18-19页 |
| 2.2.7 细化 | 第19页 |
| 2.2.8 击中击不中变换 | 第19-20页 |
| 2.3 常用图像分离的基本方法 | 第20-21页 |
| 2.4 常用图像边缘检测的方法 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 几种图像分离算法的对比研究 | 第23-28页 |
| 3.1 基于形态学分水岭的分离算法 | 第23-25页 |
| 3.2 基于凹点搜寻的分离算法 | 第25-26页 |
| 3.3 基于剥离的分离算法 | 第26-27页 |
| 3.4 算法分析 | 第27页 |
| 3.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 基于形态学和距离变换的交叉根系分离方法 | 第28-46页 |
| 4.1 算法的提出 | 第28-29页 |
| 4.2 算法流程 | 第29-30页 |
| 4.3 算法具体描述 | 第30-43页 |
| 4.3.1 预处理 | 第30-32页 |
| 4.3.2 根系图像骨架化 | 第32页 |
| 4.3.3 求交叉点 | 第32-34页 |
| 4.3.4 一次抑制 | 第34-35页 |
| 4.3.5 求根系近似分离图像的影响区 | 第35-40页 |
| 4.3.6 求影响区边界 | 第40-42页 |
| 4.3.7 二次抑制 | 第42-43页 |
| 4.4 实验结果 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 植物根系图像分离与量化分析系统的设计与实现 | 第46-53页 |
| 5.1 系统说明 | 第46-47页 |
| 5.2 系统流程 | 第47页 |
| 5.3 系统设计与实现 | 第47-52页 |
| 5.3.1 图像自动处理功能模块 | 第47-49页 |
| 5.3.2 人工辅助修复功能模块 | 第49-50页 |
| 5.3.3 根系数据定量分析功能模块 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 课题研究成果与创新 | 第53页 |
| 6.2 课题研究工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录 | 第59页 |
| A．作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59页 |
| B．作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第59页 |