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羊绒与羊毛纤维鉴别系统的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第1章 绪论第8-13页
   ·课题的研究背景第8页
   ·课题的研究目的和意义第8-9页
   ·国内外的研究现状第9-11页
     ·光学显微镜法第9-10页
     ·扫描电镜法第10页
     ·计算机图像自动识别法第10页
     ·溶液法第10页
     ·染色法第10-11页
     ·着色剂法第11页
     ·生物芯片法第11页
     ·其它方法第11页
   ·课题的前景第11-12页
   ·论文的组织结构第12-13页
第2章 羊绒纤维的图像处理第13-30页
   ·数字图像处理系统第13-14页
     ·概述第13-14页
   ·图像复原第14-22页
     ·基本概念第14-15页
     ·图像退化第15-16页
     ·图像复原方法第16-19页
     ·绒毛纤维复原的盲解卷积算法第19-22页
   ·羊绒纤维的数字图像处理过程第22-28页
     ·纤维图像特征第22-23页
     ·数字图像处理流程第23-24页
     ·算法描述第24-27页
     ·实验结果及分析评价第27-28页
   ·小结第28-30页
第3章 提取羊绒羊毛的特征参数第30-43页
   ·特征参数的介绍第30-31页
     ·直观特征参数第30页
     ·相对特征参数第30-31页
   ·指标测量方法第31-42页
     ·直径测量第31页
     ·鳞片高度测量第31-32页
     ·鳞片面积测量第32页
     ·鳞片表征周长测量第32-33页
     ·鳞片外方形因子测量第33-38页
     ·鳞片内方形因子测量第38-42页
     ·纤维鳞片径高比的测量第42页
     ·纤维鳞片密度的测量第42页
     ·纤维鳞片相对周长的测量第42页
     ·纤维鳞片相对面积的测量第42页
     ·纤维鳞片周长系数的测量第42页
   ·小结第42-43页
第4章 模式识别第43-50页
   ·模式识别的概念第43页
   ·贝叶斯分类法第43-44页
     ·贝叶斯统计的应用第43-44页
     ·贝叶斯公式第44页
   ·BP 神经网络第44-49页
     ·BP 算法第45页
     ·BP 网络的训练模式第45-46页
     ·BP 网络的实现及流程图第46-48页
     ·BP 网络的实验及结果分析第48-49页
   ·小结第49-50页
第5章 程序的设计与实现第50-63页
   ·软件开发环境介绍第50-51页
     ·Matlab第50页
     ·Visual C++第50页
     ·Microsoft SQL Server 2005第50-51页
   ·系统总体结构第51-52页
   ·系统设计与实现第52-62页
     ·数字图像处理的设计与实现第52页
     ·测量指标模块的设计与实现第52页
     ·数据库设计第52-54页
     ·数据库实现第54-60页
     ·系统界面第60-62页
   ·小结第62-63页
第6章 总结与展望第63-64页
   ·总结第63页
   ·展望第63-64页
参考文献第64-66页
作者攻读硕士学位期间发表的学术论文第66-67页
致谢第67页

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