基于彩色线阵CCD大米色选算法实验研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·课题研究的背景 | 第11页 |
| ·课题研究的意义 | 第11-12页 |
| ·色选机的组成结构简介 | 第12-13页 |
| ·色选机的工作原理 | 第13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·国外颜色识别系统研究现状 | 第13-14页 |
| ·我国大米色选机的技术现状 | 第14-15页 |
| ·谷物色选机的技术发展趋势 | 第15页 |
| ·本文的研究目标及主要工作 | 第15-17页 |
| 第2章 色选方法概述 | 第17-21页 |
| ·概述 | 第17-18页 |
| ·基于神经网络的色选方法 | 第18-19页 |
| ·基于阈值分割的色选方法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 图像数据采集及算法确定 | 第21-27页 |
| ·线阵CCD图像数据采集实验装置 | 第21-23页 |
| ·图像数据采集 | 第23-25页 |
| ·待测大米图像数据的特征分析及色选算法设计 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 小波滤波理论及其在色选算法中的应用 | 第27-35页 |
| ·傅立叶变换的局限性 | 第27页 |
| ·小波变换 | 第27-30页 |
| ·小波的定义 | 第28-29页 |
| ·多分辨分析 | 第29-30页 |
| ·小波滤波原理 | 第30-31页 |
| ·小波滤波研究概况 | 第30-31页 |
| ·一维信号的小波阈值降噪算法 | 第31页 |
| ·Haar小波滤波在色选算法中的应用 | 第31-34页 |
| ·Haar小波的定义 | 第31-32页 |
| ·Haar小波滤波在色选中的应用 | 第32页 |
| ·Haar小波滤波的效果分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 k-均值聚类方法及其在色选算法中的应用 | 第35-46页 |
| ·聚类分析理论 | 第35-40页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·聚类分析的对象和方法 | 第35-37页 |
| ·类的确定 | 第37-38页 |
| ·距离的几种定义 | 第38-40页 |
| ·k-均值聚类算法 | 第40-42页 |
| ·k-均值聚类理论 | 第40-41页 |
| ·k-均值聚类算法 | 第41-42页 |
| ·k-均值聚类分析在色选算法中的应用 | 第42-45页 |
| ·聚类分析在图像分类中的应用 | 第42页 |
| ·k-均值聚类色选算法 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 色选算法的效果评估 | 第46-60页 |
| ·算法实现效果 | 第46-58页 |
| ·异色粒少、变化明显时算法实现效果 | 第46-49页 |
| ·异色粒较多、变化明显时算法实现效果 | 第49-52页 |
| ·异色粒较多、变化不明显时算法实现效果 | 第52-55页 |
| ·无异色粒时算法实现效果 | 第55-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 | 第69-77页 |
