| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的创新点及内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 基于 Otsu 和局部阈值的改进阈值分割算法 | 第13-25页 |
| ·图像灰度化及灰度直方图 | 第13-15页 |
| ·图像灰度化 | 第13-14页 |
| ·灰度直方图 | 第14-15页 |
| ·图像平滑 | 第15-18页 |
| ·邻域平均法 | 第15-16页 |
| ·模板卷积 | 第16-17页 |
| ·中值滤波 | 第17-18页 |
| ·阈值分割 | 第18-24页 |
| ·全局阈值 | 第19-21页 |
| ·局部阈值 | 第21-22页 |
| ·基于 Otsu 和局部阈值的改进阈值分割 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 棉花“三丝”定位算法和纹理特征提取 | 第25-34页 |
| ·棉花“三丝”定位算法 | 第25-26页 |
| ·棉花“三丝”纹理特征提取 | 第26-33页 |
| ·直方图分析法 | 第26-28页 |
| ·灰度共生矩阵分析法 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于 GMDH 的 RBF 神经网络识别算法 | 第34-45页 |
| ·RBF 神经网络 | 第34-37页 |
| ·RBF 神经网络原理 | 第34-36页 |
| ·RBF 神经网络结构及优点 | 第36-37页 |
| ·GMDH 客观聚类 | 第37-40页 |
| ·GMDH 神经网络原理 | 第37-39页 |
| ·GMDH 客观聚类 | 第39-40页 |
| ·基于 GMDH 聚类的 RBF 神经网络 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 棉花“三丝”图像识别及定位系统的设计与实现 | 第45-52页 |
| ·棉花“三丝”图像识别及定位系统的设计与实现 | 第45-48页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表及录用论文 | 第59页 |
