混纺纱截面图像的轮廓探测模型与纤维识别分类方法

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-12页
第一章 绪论	第12-21页
·引言	第12-13页
·国内外相关课题的研究	第13-17页
·图像预处理和图像目标提取的研究	第14-15页
·特征参数提取和特征选择的研究	第15-16页
·目标识别和分类的研究	第16-17页
·课题研究的意义与主要内容	第17-19页
·目的与意义	第17-18页
·主要研究内容	第18-19页
·论文的章节安排	第19-21页
第二章 混纺纱线截面图像获取与预处理	第21-34页
·环氧树脂包埋制作纤维切片	第21-24页
·包埋切片技术特点	第21-22页
·环氧树脂包埋剂的特性及反应机理	第22-23页
·环氧树脂包埋体的制备	第23页
·包埋体切片及纤维截面图像获取	第23-24页
·数学形态学的基本概念	第24-26页
·腐蚀、膨胀	第25-26页
·开、闭运算	第26页
·预处理步骤	第26-30页
·图像背景填充	第26-27页
·图像的平滑	第27-28页
·形态学重建	第28-29页
·图像的增强	第29-30页
·预处理流程和结构元素的选择	第30-33页
·本章小结	第33-34页
第三章 混纺纱线截面图像中的个体轮廓探测	第34-51页
·传统的轮廓跟踪方法	第34-35页
·轮廓探测的光斑扩散模型	第35-37页
·模型的提出—视觉基本原理	第35-36页
·模型的内容—计算机模拟过程	第36-37页
·模型的实现	第37-48页
·光斑的概念	第37-39页
·光斑扩散的控制	第39-44页
·光斑的单点扩散与多点扩散	第44-46页
·光斑扩散的软件研制	第46-48页
·纱线截面轮廓探测结果	第48-50页
·本章小结	第50-51页
第四章 个体轮廓的特征参数提取	第51-70页
·特征参数	第51-54页
·特征向量与特征值矩阵	第54-60页
·纤维特征参数分析	第60-69页
·纤维特征参数的相关性分析	第63-66页
·纤维特征参数的频率曲线分析	第66-69页
·本章小结	第69-70页
第五章 个体轮廓特征参数的特征选择	第70-93页
·采用穷举法的特征选择	第70-83页
·穷举法	第70-71页
·类别可分性判据	第71-73页
·聚类分析	第73-74页
·特征选择方法与结果	第74-82页
·结果分析与讨论	第82-83页
·采用遗传算法的特征选择	第83-91页
·遗传算法的机理	第83-85页
·遗传算法进行特征选择的步骤	第85-86页
·遗传算法的控制参数和选择	第86-87页
·涤/棉、粘/棉混纺纱线纤维识别的特征选择	第87-91页
·涤/棉混纺纱线纤维识别的特征选择	第87-89页
·粘/棉混纺纱线纤维识别的特征选择	第89-91页
·结果分析与讨论	第91页
·本章小结	第91-93页
第六章 纤维识别分类的神经网络方法	第93-104页
·网络结构的选择	第93-95页
·纤维的识别与分类	第95-99页
·神经网络结构	第95页
·网络训练与识别结果	第95-99页
·结果分析与讨论	第99页
·神经网络训练样本的选择	第99-102页
·训练样本选择原理	第99-100页
·试验方法与结果	第100-102页
·结果分析与讨论	第102页
·本章小结	第102-104页
第七章 结语与展望	第104-107页
·论文的研究内容总结	第104-106页
·论文的主要贡献	第106页
·存在的不足和今后研究的问题	第106-107页
参考文献	第107-115页
附录	第115-138页
攻读学位期间公开发表和撰写的论文	第138-139页
致谢	第139页