基于计算机视觉的农产品颜色量化系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第1章 引言 | 第7-16页 |
| ·食物的颜色与营养 | 第7页 |
| ·颜色的感官评价 | 第7-10页 |
| ·颜彦适应对比效应 | 第7-8页 |
| ·视觉两义性现象 | 第8-9页 |
| ·视错觉现象 | 第9-10页 |
| ·国内外发展现状 | 第10-14页 |
| ·目前实用测色仪器 | 第11-13页 |
| ·颜色量化系统研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14-16页 |
| ·计算机颜色量化硬件系统的建立 | 第15页 |
| ·计算机颜色量化软件系统的建立 | 第15页 |
| ·应用研究 | 第15-16页 |
| 第2章 人类视觉过程 | 第16-22页 |
| ·人眼的视觉基础 | 第16页 |
| ·人类视觉过程 | 第16-17页 |
| ·光源与颜色物体 | 第17-19页 |
| ·电磁波谱 | 第17页 |
| ·物体色的分类 | 第17-19页 |
| ·颜色的生物学基础 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 计算机视觉过程 | 第22-28页 |
| ·硬件系统组成 | 第22页 |
| ·CCD 彩色摄像机 | 第22-25页 |
| ·CCD 彩色摄像头 | 第22-24页 |
| ·镜头 | 第24-25页 |
| ·光照箱体的设计 | 第25-27页 |
| ·光照箱 | 第25-26页 |
| ·测量的几何条件 | 第26-27页 |
| ·箱体设计 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 光源的选择 | 第28-43页 |
| ·色温计算过程 | 第28-31页 |
| ·建立色温和UV色度值之间的数学模型 | 第31-33页 |
| ·实验数据数据 | 第31-32页 |
| ·神经历网络引入的必要性 | 第32-33页 |
| ·BP网络数据流传播过程 | 第33-36页 |
| ·数据信息的正向传播 | 第33-34页 |
| ·误差信号的反向传播 | 第34-36页 |
| ·神经网络的训练 | 第36-41页 |
| ·面向MATLAB的BP神经网络的设计 | 第36-38页 |
| ·误差的选取 | 第38页 |
| ·BP 网络常用传递函数 | 第38-39页 |
| ·神经网络的隐层数确定 | 第39页 |
| ·神经网络模型的建立 | 第39-40页 |
| ·测试结果 | 第40-41页 |
| ·预测数据 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 软件系统的建立 | 第43-59页 |
| ·由色域不同引入的颜色失真 | 第43-47页 |
| ·建立RGB 与 L*a*b*转换的必要性 | 第44-46页 |
| ·色域匹配过程中的颜色失真 | 第46-47页 |
| ·试验指标 | 第47-48页 |
| ·RGB颜色模型与CIEXYZ之间线性转换的讨论 | 第48-50页 |
| ·训练与测试样本的获取 | 第50-57页 |
| ·测试色样的选择 | 第51页 |
| ·训练集的建立 | 第51-52页 |
| ·训练结果 | 第52-57页 |
| ·最终训练后的神经网络结构 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 应用研究 | 第59-69页 |
| ·杨梅与杨梅的颜色 | 第59页 |
| ·测定数据 | 第59-61页 |
| ·最小二乘法原理 | 第61-63页 |
| ·计算过程 | 第63-64页 |
| ·结果分析 | 第64-67页 |
| ·杨梅颜色值变化趋势 | 第65-66页 |
| ·杨梅颜色与糖度的数学模型 | 第66-67页 |
| ·杨梅颜色与酸度的数学模型 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第7章 结论与展望 | 第69-72页 |
| ·论文工作总结 | 第69-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第76页 |
