跨平台赤潮藻显微图像分析库设计与实现
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-12页 |
0 前言 | 第12-16页 |
·引言 | 第12-13页 |
·国内外研究现状 | 第13-14页 |
·课题来源和研究意义 | 第14页 |
·主要工作和内容安排 | 第14-16页 |
1 跨平台系统架构设计 | 第16-18页 |
·系统总体设计 | 第16页 |
·libiplhab 库 | 第16-17页 |
·跨平台实现 | 第17页 |
·PC 平台 | 第17页 |
·Android 平台 | 第17页 |
·Web 平台 | 第17页 |
·本章小结 | 第17-18页 |
2 libiplhab 库设计与实现 | 第18-29页 |
·计算机视觉 | 第18-20页 |
·计算机视觉简介 | 第18页 |
·计算机视觉系统 | 第18-19页 |
·计算机视觉与其他领域的关系 | 第19-20页 |
·OpenCV | 第20-21页 |
·OpenCV 简介 | 第20页 |
·OpenCV 应用领域 | 第20-21页 |
·OpenCV 结构与内容 | 第21页 |
·libsvm | 第21-22页 |
·SVM 简介 | 第21-22页 |
·libsvm 简介 | 第22页 |
·libiplhab 库 | 第22-28页 |
·文件索引及库的编译生成 | 第22-23页 |
·文件索引 | 第22-23页 |
·库的编译生成 | 第23页 |
·图像处理模块 | 第23-27页 |
·模式识别模块 | 第27-28页 |
·本章小结 | 第28-29页 |
3 PC 平台设计与实现 | 第29-39页 |
·总体设计 | 第29-30页 |
·开发环境搭建 | 第30-32页 |
·工具介绍 | 第30-31页 |
·配置 | 第31-32页 |
·Windows 平台环境配置 | 第31页 |
·Linux 平台环境配置 | 第31-32页 |
·功能实现 | 第32-38页 |
·GUI 实现 | 第32-33页 |
·总体架构 | 第32-33页 |
·类组件列表 | 第33页 |
·模块功能实现 | 第33-38页 |
·图像处理模块 | 第33-35页 |
·模式训练模块 | 第35-37页 |
·藻种预测模块 | 第37-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
4 Android 平台设计与实现 | 第39-53页 |
·移动开发与 Android | 第39-42页 |
·移动开发简介 | 第39页 |
·Android 简介 | 第39-42页 |
·总体设计 | 第42-43页 |
·开发环境搭建 | 第43-46页 |
·工具介绍 | 第43-45页 |
·配置 | 第45-46页 |
·应用开发环境搭建 | 第45页 |
·C/C++本地编译环境配置 | 第45-46页 |
·功能实现 | 第46-51页 |
·libiplhab 的 JNI 实现 | 第46-47页 |
·GUI 实现 | 第47-48页 |
·总体架构 | 第47-48页 |
·基类组件列表 | 第48页 |
·模块功能实现 | 第48-51页 |
·主界面 | 第48页 |
·图像处理模块 | 第48-50页 |
·藻种预测模块 | 第50-51页 |
·本章小结 | 第51-53页 |
5 Web 平台设计与实现 | 第53-59页 |
·有害赤潮诊断技术平台简介 | 第53-54页 |
·总体设计 | 第54页 |
·开发环境搭建 | 第54-56页 |
·工具介绍 | 第54-55页 |
·配置 | 第55-56页 |
·功能实现 | 第56-58页 |
·编译藻种预测可执行程序 | 第56页 |
·页面功能实现 | 第56-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
6 实验与分析 | 第59-62页 |
·实验流程 | 第59-60页 |
·藻种选取 | 第59-60页 |
·训练样本准备 | 第60页 |
·分类预测实验 | 第60页 |
·实验结果 | 第60-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
7 总结与展望 | 第62-64页 |
·总结 | 第62页 |
·展望 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
致谢 | 第68-69页 |
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第69页 |