| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·图像处理在小麦品质分析中的应用 | 第10-12页 |
| ·小麦显微结构的研究 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容与结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 扫描电镜与小麦显微图像采集 | 第15-22页 |
| ·扫描电子显微镜概述 | 第15-19页 |
| ·构造和工作原理 | 第15-16页 |
| ·电子束与固体样品作用时产生的信号 | 第16-18页 |
| ·扫描电镜的主要性能 | 第18-19页 |
| ·小麦显微图像的采集 | 第19-21页 |
| ·样品制备 | 第19-20页 |
| ·图像采集 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 小麦显微图像增强 | 第22-40页 |
| ·图像增强概述 | 第22-29页 |
| ·图像增强的意义及方法分类 | 第22-23页 |
| ·常用图像增强方法 | 第23-29页 |
| ·基于多技术融合的低对比度显微图像增强 | 第29-34页 |
| ·方法与实现 | 第30页 |
| ·Sobel 梯度变换 | 第30-31页 |
| ·高斯拉普拉斯滤波 | 第31-32页 |
| ·低频图像增强 | 第32-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 小麦显微图像边缘检测 | 第40-51页 |
| ·图像边缘检测概述 | 第40-42页 |
| ·边缘检测简介 | 第40-41页 |
| ·经典边缘检测算子 | 第41-42页 |
| ·基于形态学和 Canny 算子的小麦淀粉粒边缘检测 | 第42-47页 |
| ·实现方法 | 第42-43页 |
| ·边缘图像增强 | 第43-44页 |
| ·形态学重建 | 第44-46页 |
| ·Canny 边缘检测 | 第46-47页 |
| ·实验结果与讨论 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于显微图像纹理特征的小麦品种识别 | 第51-62页 |
| ·小麦显微图像纹理特征提取 | 第51-55页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第51-53页 |
| ·纹理特征提取 | 第53-55页 |
| ·小麦品种识别 | 第55-59页 |
| ·BP 人工神经网络 | 第55-57页 |
| ·网络识别 | 第57-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 个人简历 | 第69页 |