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 |