基于图像的棉花异性纤维识别算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 棉花异性纤维定义及分类 | 第12页 |
| 1.1.2 异性纤维产生的原因 | 第12-13页 |
| 1.1.3 棉花异性纤维的危害 | 第13-14页 |
| 1.1.4 研究意义 | 第14页 |
| 1.2 异纤识别研究现状与进展 | 第14-20页 |
| 1.2.1 计算机视觉技术的发展 | 第14-15页 |
| 1.2.2 异性纤维检测设备的研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.3 异纤识别算法的研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和章节安排 | 第20-21页 |
| 参考文献 | 第21-23页 |
| 2 异性纤维检测系统的结构 | 第23-29页 |
| 2.1 异纤检测系统的基本原理 | 第23-24页 |
| 2.2 系统的硬件组成 | 第24页 |
| 2.3 系统设计的技术要求及原则 | 第24-27页 |
| 2.3.1 系统设计的客观要求 | 第24-25页 |
| 2.3.2 光源的选择 | 第25-27页 |
| 2.3.3 系统设计的主要原则 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 参考文献 | 第28-29页 |
| 3 基于阈值分割的异纤识别算法 | 第29-49页 |
| 3.1 图像的预处理 | 第29-39页 |
| 3.1.1 颜色空间选择 | 第29-30页 |
| 3.1.2 直方图分析 | 第30-36页 |
| 3.1.3 图像的滤波 | 第36-39页 |
| 3.2 异纤图像分割算法 | 第39-45页 |
| 3.2.1 基于边缘的图像分割方法 | 第39页 |
| 3.2.2 基于区域的图像分割方法 | 第39-40页 |
| 3.2.3 基于阈值的图像分割方法 | 第40-45页 |
| 3.3 实验分析 | 第45-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 4 基于Otsu的异纤识别算法 | 第49-63页 |
| 4.1 Otsu算法概述 | 第49-50页 |
| 4.2 二维Otsu算法 | 第50-53页 |
| 4.3 改进的二维Otsu算法 | 第53-57页 |
| 4.4 实验分析 | 第57-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 5 识别算法的软件设计与实现 | 第63-72页 |
| 5.1 软件开发环境 | 第63页 |
| 5.2 软件的整体设计与实现 | 第63-71页 |
| 5.2.1 GUIDE开发工具介绍 | 第63-64页 |
| 5.2.2 识别算法软件设计 | 第64-67页 |
| 5.2.3 识别算法软件的功能验证 | 第67-71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-75页 |
| 6.1 本文主要研究内容 | 第72-73页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第76页 |
