基于小波的铝箔包装食品异物图像处理与识别
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·异物检测技术国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·食品中异物检测技术 | 第9-11页 |
| ·基于小波理论的图像处理 | 第11-13页 |
| ·铝箔包装制品中异物处理方法 | 第13-14页 |
| ·课题来源 | 第14页 |
| ·研究主要内容 | 第14-16页 |
| 2 基于小波的图像处理 | 第16-23页 |
| ·小波变换定义及特点 | 第16-17页 |
| ·小波对二维图像去噪的原理 | 第17-20页 |
| ·基于小波的二维图像的分解与重构 | 第17-19页 |
| ·图像去噪原理 | 第19-20页 |
| ·MATLAB 中小波工具箱简介 | 第20-23页 |
| ·二维离散小波变换函数 | 第20-21页 |
| ·本文应用的小波函数 | 第21-23页 |
| 3 矩技术及其应用 | 第23-30页 |
| ·矩技术 | 第23-27页 |
| ·规则矩的定义 | 第23页 |
| ·低阶规则矩 | 第23-26页 |
| ·矩不变量 | 第26页 |
| ·规则矩与特征函数的关系 | 第26-27页 |
| ·矩技术的应用 | 第27-30页 |
| 4 鸭肫图像预处理 | 第30-40页 |
| ·图像分解与重构 | 第30-33页 |
| ·图像的去噪处理 | 第33-40页 |
| ·铝箔纸鸭肫图像噪声来源 | 第33-34页 |
| ·基于小波的图像去噪 | 第34-36页 |
| ·MATLAB 实现小波的图像去噪 | 第36-40页 |
| 5 模板的构造与图像分割 | 第40-47页 |
| ·模板的构造 | 第40-42页 |
| ·图像分割 | 第42-47页 |
| ·双峰法 | 第42-44页 |
| ·迭代法 | 第44-45页 |
| ·大津法 | 第45-47页 |
| 6 鸭肫图像的模板匹配 | 第47-72页 |
| ·模板匹配方法 | 第47-50页 |
| ·鸭肫图像特征分析 | 第50-56页 |
| ·图像的变换特征分析 | 第51-54页 |
| ·匹配参数的选择 | 第54-56页 |
| ·基于矩技术的模板匹配 | 第56-72页 |
| ·异物模板匹配分析与阈值确定 | 第56-67页 |
| ·试验结果与分析 | 第67-72页 |
| 7 基于MATLAB 的异物检测系统人机界面设计 | 第72-78页 |
| ·MATLAB 中GUI 编程的特点 | 第72页 |
| ·鸭肫采集识别系统实现演示 | 第72-78页 |
| 8 结论 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 详细摘要 | 第83-86页 |
