| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 背景及研究目的 | 第8-9页 |
| 1.2 论文组织结构 | 第9-10页 |
| 1.3 消费性服务 | 第10-11页 |
| 1.3.1 消费性服务基本特征 | 第10-11页 |
| 1.3.2 消费性服务发展主要问题 | 第11页 |
| 1.4 服务科学管理与工程(SSME) | 第11-13页 |
| 1.4.1 服务科学概述 | 第11-12页 |
| 1.4.2 信息技术与服务科学 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 回转寿司业需求分析 | 第14-18页 |
| 2.1 回转寿司服务业概述 | 第14页 |
| 2.2 业务描述及改进需求 | 第14-16页 |
| 2.2.1 行业运营要求 | 第14-15页 |
| 2.2.2 当前管理模式 | 第15-16页 |
| 2.3 科学管理回转链系统 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 回转寿司在线实时管理系统设计 | 第18-30页 |
| 3.1 系统概述 | 第18-19页 |
| 3.2 图像采集 | 第19-20页 |
| 3.3 图像处理器 | 第20-25页 |
| 3.3.1 编程环境 | 第21-22页 |
| 3.3.2 色彩空间变换 | 第22-24页 |
| 3.3.3 餐盘提取 | 第24-25页 |
| 3.3.4 目标分割 | 第25页 |
| 3.3.5 目标识别 | 第25页 |
| 3.4 网络通信 | 第25-28页 |
| 3.4.1 客户端-服务器模式 | 第26-27页 |
| 3.4.2 浏览器-服务器模式 | 第27-28页 |
| 3.5 服务器端功能设计 | 第28-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 图像处理与识别算法 | 第30-45页 |
| 4.1 图像分割算法 | 第30页 |
| 4.2 基于像素的分割 | 第30-33页 |
| 4.2.1 直方图阈值法 | 第30-32页 |
| 4.2.2 基于聚类分析的分割方法 | 第32-33页 |
| 4.3 基于边缘的分割 | 第33页 |
| 4.4 基于区域的分割方法 | 第33-35页 |
| 4.4.1 种子区域生长法 | 第34页 |
| 4.4.2 区域分裂合并法 | 第34页 |
| 4.4.3 分水岭法 | 第34-35页 |
| 4.5 基于能量泛函的分割方法 | 第35-41页 |
| 4.5.1 传统的几何活动轮廓模型方法 | 第36-37页 |
| 4.5.2 ofeli快速水平集方法 | 第37-41页 |
| 4.6 目标分类识别算法 | 第41-44页 |
| 4.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 实验与分析 | 第45-59页 |
| 5.1 实验对象及准备工作 | 第45-47页 |
| 5.2 分水岭方法实验结果 | 第47-48页 |
| 5.3 直方图全局阈值法实验结果 | 第48-49页 |
| 5.4 快速水平集方法实结果 | 第49-51页 |
| 5.5 对快速水平集的修改 | 第51-54页 |
| 5.5.1 修正H分量 | 第51-52页 |
| 5.5.2 加入S分量 | 第52-53页 |
| 5.5.3 结合全局阈值与快速水平集的图像分割方法 | 第53-54页 |
| 5.6 寿司种类识别结果 | 第54-58页 |
| 5.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 论文总结与展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |