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基于数字图像处理的异形纤维检测系统的研究与开发

摘要第4-5页
Abstract第5页
目录第6-9页
图表清单第9-11页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 课题的研究背景和意义第11-12页
        1.1.1 研究背景第11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 异形纤维检测技术发展现状第12-15页
        1.2.1 异形纤维检测系统研究现状第12页
        1.2.2 粘连颗粒图像分割算法的研究现状第12-15页
    1.3 本课题的主要研究内容第15页
    1.4 本文的内容安排第15-16页
第二章 异形纤维自动检测系统总体设计第16-19页
    2.1 异形纤维检测系统总体方案设计第16页
        2.1.1 图像采集第16页
        2.1.2 图像处理分析第16页
    2.2 图像处理分析部分总体设计第16-18页
    2.3 本章小结第18-19页
第三章 非均匀光照下的异形纤维图像二值化算法研究第19-26页
    3.1 彩色图像灰度化算法研究第19-20页
    3.2 非均匀光照条件下的图像二值化算法研究第20-23页
        3.2.1 OTSU 全局阈值算法研究第20-22页
        3.2.2 Niblack 局部阈值算法研究第22-23页
    3.3 去除毛刺和填充孔洞算法研究第23-25页
    3.4 本章小结第25-26页
第四章 基于距离变换和标记控制的异形纤维图像分割算法研究第26-47页
    4.1 分水岭算法的定义第26-31页
        4.1.1 分水岭算法的基本概念第26-28页
        4.1.2 分水岭算法的数学实现第28-31页
    4.2 分水岭算法的特性第31页
    4.3 分水岭算法的过分割问题第31-32页
    4.4 三种常用的分水岭算法介绍与实验研究第32-42页
        4.4.1 基于梯度的分水岭算法第32-33页
        4.4.2 基于距离变换的分水岭算法第33-36页
        4.4.3 基于标记控制的分水岭算法第36-42页
    4.5 基于距离变换和标记控制的分水岭分割算法研究第42-46页
        4.5.1 本文图像分割算法概述第42页
        4.5.2 距离变换第42-43页
        4.5.3 计算目标标记第43-44页
        4.5.4 修正距离图第44页
        4.5.5 分水岭变换第44-45页
        4.5.6 过分割和欠分割分析第45-46页
    4.6 本章小结第46-47页
第五章 异形纤维截面形状特征提取算法研究第47-60页
    5.1 统计纤维颗粒数目第47页
    5.2 提取周长、面积第47-49页
        5.2.1 周长第47-48页
        5.2.2 面积第48-49页
    5.3 计算最小外接圆第49-53页
        5.3.1 计算最小外接圆算法基础第49-50页
        5.3.2 基于增量算法的最小外接圆快速求解算法第50-51页
        5.3.3 算法流程详述第51-53页
        5.3.4 算法实验分析第53页
    5.4 计算最小面积外接矩形第53-59页
        5.4.1 旋转法计算最小面积外接矩形分析第54页
        5.4.2 最佳拟合直线法计算最小面积外接矩形分析第54-55页
        5.4.3 点集的凸包第55-57页
        5.4.4 基于凸包的最小面积外接矩形算法第57-59页
        5.4.5 本文算法流程第59页
        5.4.6 实验分析第59页
    5.5 本章小结第59-60页
第六章 异形纤维图像处理系统的实现第60-67页
    6.1 Matlab 介绍第60-61页
    6.2 Visual C++介绍第61-62页
    6.3 程序界面介绍第62页
    6.4 程序功能介绍第62-63页
    6.5 实验分析第63-66页
    6.6 本章小结第66-67页
第七章 总结与展望第67-69页
    7.1 课题总结第67页
    7.2 课题展望第67-69页
参考文献第69-72页
致谢第72-73页
在校期间的研究成果及发表的学术论文第73页

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