| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·储备粮数量识别意义 | 第7页 |
| ·国内外研究状况 | 第7-9页 |
| ·软件平台简介 | 第9页 |
| ·本文主要研究内容和组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 彩色图像分割基本理论 | 第11-23页 |
| ·二值图像及灰度图像 | 第11-12页 |
| ·二值图像 | 第11页 |
| ·灰度图像 | 第11-12页 |
| ·彩色空间 | 第12-15页 |
| ·RGB 模型 | 第12-13页 |
| ·HIS 模型 | 第13-14页 |
| ·RGB 与HIS 之间的转换 | 第14-15页 |
| ·图像分割 | 第15-21页 |
| ·图像分割定义 | 第16-17页 |
| ·图像分割分类 | 第17-19页 |
| ·彩色图像分割 | 第19-21页 |
| ·软件平台简介 | 第21-22页 |
| ·Matlab 图像处理工具包介绍 | 第21页 |
| ·Matlab 语言的优点 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 图像预处理——图像增强 | 第23-34页 |
| ·灰度图像增强 | 第23-27页 |
| ·直方图修正——直方图均衡化 | 第24-26页 |
| ·局部增强 | 第26-27页 |
| ·彩色图像增强 | 第27-33页 |
| ·单分量变换增强 | 第27-29页 |
| ·改进的彩色图像增强算法 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于分水岭算法的粮堆体边缘检测 | 第34-49页 |
| ·传统的图像边缘检测算法 | 第34-41页 |
| ·传统边缘检测算子 | 第35-39页 |
| ·传统边缘检测算子实验 | 第39-41页 |
| ·分水岭算法基本理论 | 第41-46页 |
| ·数学形态学基础 | 第41-44页 |
| ·分水岭算法原理 | 第44-45页 |
| ·分水岭算法的过分割问题 | 第45-46页 |
| ·改进的分水岭算法实验关键步骤 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于目标边界链码表示的粮袋数量识别 | 第49-65页 |
| ·链码分类 | 第49-54页 |
| ·Freeman 链码 | 第49-51页 |
| ·Freeman 缝隙码 | 第51-52页 |
| ·Bribiesca 顶点链编码 | 第52-54页 |
| ·矩阵点阵上链码之间的转换算法 | 第54-61页 |
| ·缝隙码与顶点链码之间的转换 | 第54-56页 |
| ·顶点链码与八方向Freeman 链码之间的转换算法 | 第56-61页 |
| ·拐角点识别 | 第61-62页 |
| ·基于链码技术的粮袋数量识别 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·论文工作总结 | 第65页 |
| ·相关研究的后续工作 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第71页 |