| 第1章 绪论 | 第1-11页 |
| ·图像识别发展概述 | 第8-9页 |
| ·研究大气悬浮颗粒物图像识别的意义 | 第9页 |
| ·本文所做的工作 | 第9-11页 |
| 第2章 数字图像处理基础 | 第11-21页 |
| ·数字图像的获取 | 第11-13页 |
| ·数字图像处理的发展与应用 | 第13-15页 |
| ·数字图像处理的定义及其发展历史 | 第13页 |
| ·数字图像处理的应用 | 第13-15页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·基本图像类型和色彩空间 | 第16-21页 |
| ·基本图像类型 | 第16-19页 |
| ·应用 RGB彩色空间和 IHS彩色空间表示颜色 | 第19-21页 |
| 第3章 分形理论 | 第21-35页 |
| ·分形的发展史与定义 | 第21-26页 |
| ·分形定义 | 第21-22页 |
| ·分形维数 | 第22-25页 |
| ·多尺度思想 | 第25-26页 |
| ·多重分形理论 | 第26-30页 |
| ·图像中分形维的一般估计方法 | 第30-35页 |
| ·计盒维法的简单实现 | 第30-31页 |
| ·差分盒维法估计分形维数 | 第31-33页 |
| ·频域分形维数的估计方法(Frequency Region) | 第33页 |
| ·分形布朗运动模型的分形维数估计 | 第33-35页 |
| 第4章 基于数学形态学的分形维估计方法 | 第35-49页 |
| ·数学形态学的基本运算 | 第35-44页 |
| ·基于固定结构元的数学形态学分形维数估计方法 | 第44-46页 |
| ·基于可变结构元的数学形态学分形维数估计方法 | 第46-49页 |
| 第5章 分形理论在识别中的应用及程序实现 | 第49-59页 |
| ·分形理论在识别中的应用 | 第49页 |
| ·图像预处理与识别 | 第49-52页 |
| ·滤波去噪 | 第49-50页 |
| ·阈值处理 | 第50页 |
| ·梯度修正 | 第50-51页 |
| ·基于分形理论的颗粒物图像识别 | 第51-52页 |
| ·信息统计及程序实现 | 第52-59页 |
| ·查找中心点 | 第52-55页 |
| ·信息修正后统计颗粒物个数 | 第55-59页 |
| 第6章 分形与其他理论的相关研究 | 第59-65页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·分形与小波 | 第59-62页 |
| ·分形与混沌 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第69页 |