基于机器视觉的大米粘连图像分割

摘要	第1-5页
Abstract	第5-6页
目录	第6-8页
第一章 绪论	第8-12页
·本文研究的目的和意义	第8页
·粘连颗粒图像分割研究现状	第8-10页
·本文章节安排	第10-12页
第二章 粘连大米图像的采集	第12-16页
·粘连大米图像采集平台搭建	第12页
·粘连大米图像的采集	第12-15页
·本章小结	第15-16页
第三章 图像预处理	第16-28页
·粘连大米图像增强	第16-22页
·灰度变换增强	第17-18页
·直方图均衡增强	第18-20页
·局部增强	第20-21页
·结果分析	第21-22页
·粘连大米二值化图像消噪	第22-26页
·大米图像消噪	第22-23页
·图像标记原理	第23-25页
·去除粘连大米图像的背景	第25-26页
·本章小结	第26-28页
第四章 大米粘连图像分割	第28-50页
·常用图像分割方简介	第28-32页
·边缘分割法	第28-29页
·阈值分割法	第29-30页
·区域分割法	第30-31页
·其他图像分割方法	第31-32页
·提取粘连米粒边界	第32-41页
·边缘检测原理	第32-34页
·梯度算子检测粘连大米边缘	第34-36页
·拉普拉斯算子检测粘连大米边缘	第36-40页
·结果分析	第40-41页
·粘连大米图像分割	第41-49页
·提取粘连分割线	第41-44页
·其它情况下的粘连分割及结果分析	第44-49页
·本章小结	第49-50页
第五章 总结与展望	第50-52页
·总结	第50-51页
·展望	第51-52页
参考文献	第52-56页
致谢	第56-58页
个人简历	第58页