苹果分级检测算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·图像滤波 | 第10-11页 |
| ·水果缺陷检测 | 第11-12页 |
| ·课题来源及研究目的 | 第12页 |
| ·本文主要工作及安排 | 第12-15页 |
| 2 图像滤波算法的研究 | 第15-41页 |
| ·噪声模型与滤波原理 | 第15-17页 |
| ·噪声模型 | 第15页 |
| ·中值滤波原理 | 第15-17页 |
| ·图像质量的评价标准 | 第17页 |
| ·常用的滤波算法 | 第17-20页 |
| ·极值中值滤波算法 | 第17-18页 |
| ·开关中值滤波算法 | 第18-20页 |
| ·自适应中值滤波算法 | 第20页 |
| ·改进的滤波算法 | 第20-40页 |
| ·改进的中值滤波算法 | 第20-25页 |
| ·基于阈值的极值滤波算法 | 第25-31页 |
| ·基于极值的均值滤波算法 | 第31-37页 |
| ·改进的滤波算法对比分析 | 第37-38页 |
| ·水果图像的滤波 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 3 图像背景分割算法的研究 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·图像的阈值分割算法 | 第41-45页 |
| ·直方图阈值分割算法 | 第41页 |
| ·迭代阈值分割算法 | 第41-42页 |
| ·最大类间方差阈值分割算法 | 第42-45页 |
| ·改进的背景分割算法 | 第45-52页 |
| ·改进的背景分割算法 | 第45-50页 |
| ·水果图像的背景分割 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 4 苹果表面缺陷检测算法的研究 | 第53-63页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·苹果表面缺陷图像的滤波与背景分割 | 第53-56页 |
| ·缺陷检测算法的研究 | 第56-62页 |
| ·区域生长算法 | 第56-57页 |
| ·标准球体灰度模型算法 | 第57页 |
| ·模糊 C 均值聚类算法 | 第57-58页 |
| ·改进模糊 C 均值聚类算法 | 第58-60页 |
| ·表面缺陷的检测算法的比较 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 5 总结及展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 A：改进的滤波算法的滤波效果对比图 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |
| 参与的科研项目情况 | 第72-73页 |
