| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·主要研究内容及研究思路 | 第11-12页 |
| ·论文章节安排 | 第12-13页 |
| 2 图像处理基本技术 | 第13-31页 |
| ·特征分析及提取 | 第13-18页 |
| ·颜色特征 | 第14-15页 |
| ·纹理特征 | 第15-17页 |
| ·颜色直方图 | 第17-18页 |
| ·图像分割技术 | 第18-27页 |
| ·门限化分割 | 第18-20页 |
| ·Otsu 阀值分割算法 | 第20-21页 |
| ·边缘检测 | 第21-25页 |
| ·区域生长法 | 第25-26页 |
| ·基于神经网络的图像分割 | 第26-27页 |
| ·图像平滑 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 苹果图像的特征提取 | 第31-39页 |
| ·苹果图像分析 | 第32-35页 |
| ·苹果图像颜色分析 | 第33-34页 |
| ·苹果图像纹理分析 | 第34-35页 |
| ·苹果图像特征的组合 | 第35-37页 |
| ·基于灰度的特征提取 | 第35-36页 |
| ·基于灰度和纹理的特征提取 | 第36-37页 |
| ·苹果图像特征提取 | 第37-38页 |
| ·苹果图像灰度特征提取 | 第37页 |
| ·苹果图像纹理特征提取 | 第37-38页 |
| ·输入特征向量的处理 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于模糊 ART 的苹果图像分割 | 第39-51页 |
| ·神经网络监督和非监督分类方法 | 第39-40页 |
| ·监督分类 | 第39-40页 |
| ·非监督类 | 第40页 |
| ·ART 神经网络 | 第40-43页 |
| ·ART 网络的结构及原理 | 第40-41页 |
| ·ART1 网络算法步骤 | 第41-43页 |
| ·模糊ART 神经网络 | 第43-45页 |
| ·Fuzzy ART 网络结构 | 第43-44页 |
| ·Fuzzy ART 网络的算法步骤 | 第44-45页 |
| ·Fuzzy ART 网络分割方法 | 第45页 |
| ·基于Fuzzy ART 的苹果图像分割 | 第45-49页 |
| ·苹果图像初步分割步骤 | 第45-47页 |
| ·Fuzzy ART 网络的参数分析 | 第47-48页 |
| ·基于Fuzzy ART 的苹果图像分割结果的后续处理 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 5 苹果图像伤疤分割系统的应用 | 第51-61页 |
| ·苹果图像伤疤分割的步骤 | 第51-52页 |
| ·苹果图像伤疤分割的系统 | 第52-55页 |
| ·苹果图像伤疤分割流程 | 第52页 |
| ·苹果图像伤疤分割系统 | 第52-55页 |
| ·苹果分割系统参数分析 | 第55-56页 |
| ·与经典分割算法的比较 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61-62页 |
| ·后续工作及展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 | 第67页 |