扫描式显微图像颗粒识别系统的研究与开发
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·课题主要研究内容 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-15页 |
| 第二章 扫描式显微图像颗粒识别系统的构成 | 第15-19页 |
| ·系统开发环境 | 第15-16页 |
| ·编程平台及开发语言 | 第15页 |
| ·基于Excel数据表格的报表输出 | 第15页 |
| ·上位机与PLC控制方式 | 第15-16页 |
| ·系统的整体框架 | 第16-17页 |
| ·系统的关键技术 | 第17-18页 |
| ·图像拼接技术 | 第17页 |
| ·超大图像的数据处理 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 图像采集系统的开发 | 第19-27页 |
| ·图像采集系统硬件结构组成 | 第19-23页 |
| ·系统的运动分析 | 第20-21页 |
| ·硬件系统的选型 | 第21-23页 |
| ·图像采集系统软件设计 | 第23-25页 |
| ·相机的二次开发 | 第23-24页 |
| ·C++与C#联合编程 | 第24页 |
| ·采集过程的PLC控制 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第四章 图像拼接算法 | 第27-47页 |
| ·灰度模板配准算法 | 第27-29页 |
| ·相位相关法的配准算法 | 第29-30页 |
| ·基于特征的配准算法 | 第30-37页 |
| ·基于SURF特征点的算法 | 第32-34页 |
| ·SURF特征算子的描述 | 第34-35页 |
| ·SURF特征点的匹配 | 第35页 |
| ·SIFT和SURF算法的实例对比 | 第35-37页 |
| ·SURF改进算法 | 第37-43页 |
| ·LSH算法和BBF算法 | 第37-38页 |
| ·基于向量夹角的近似最邻近搜索法 | 第38-40页 |
| ·基于向量夹角的搜索法的实例对比 | 第40-43页 |
| ·图像融合技术 | 第43-44页 |
| ·加权融合法 | 第43-44页 |
| ·渐入渐出融合法 | 第44页 |
| ·多分辨率融合法 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-47页 |
| 第五章 超大图像的处理 | 第47-65页 |
| ·超大图像的存储 | 第47-52页 |
| ·图像的分块处理 | 第48-49页 |
| ·存储文件结构 | 第49-52页 |
| ·超大图像的查阅标记 | 第52-56页 |
| ·Direct2D技术原理 | 第52-53页 |
| ·显示查阅与标记 | 第53-56页 |
| ·颗粒图像的识别 | 第56-64页 |
| ·超大图像的提取 | 第57-58页 |
| ·颗粒几何特征识别 | 第58-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·论文创新点 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 附录 | 第73页 |
