基于机器视觉的硅藻门藻类鉴定方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-14页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 现有硅藻门藻类图像的识别与分类 | 第15-37页 |
| ·传统手工分类方法及依据 | 第15-21页 |
| ·硅藻细胞结构介绍 | 第15-18页 |
| ·硅藻门藻类细胞类别 | 第18-21页 |
| ·现有图像识别分类方法 | 第21-35页 |
| ·基于相位一致的圆形目标浮游植物图片检测 | 第21-22页 |
| ·基于随机子空间分类浮游生物 | 第22-24页 |
| ·基于纹理的圆形硅藻的自动分类 | 第24-26页 |
| ·SEH 算法 | 第26-29页 |
| ·基于局部极值和幅度模式的检索方法 | 第29-33页 |
| ·基于区域分布特征的检索方法 | 第33-35页 |
| ·目前存在的问题 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 硅藻图像 ROI 目标区的定位 | 第37-43页 |
| ·硅藻单目标的提取 | 第37-40页 |
| ·目标提取 | 第37-38页 |
| ·提取结果分析 | 第38页 |
| ·提取的改进 | 第38-40页 |
| ·硅藻单目标外接圆的获取 | 第40-42页 |
| ·重心半径法 | 第40页 |
| ·硅藻单目标外接矩收缩法 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 一种新的基于内容检索的硅藻鉴定方法 | 第43-55页 |
| ·相似度测量 | 第43-45页 |
| ·欧式距离 | 第43-44页 |
| ·直方图相交距离 | 第44页 |
| ·余弦相似度 | 第44-45页 |
| ·基于目标结构的硅藻鉴定 | 第45-54页 |
| ·目标同心圆 | 第45-46页 |
| ·目标结构成分度量 | 第46-50页 |
| ·目标结构变化度量 | 第50-52页 |
| ·目标结构角度度量 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 实验结果与分析讨论 | 第55-64页 |
| ·系统实现 | 第55-56页 |
| ·参数设置 | 第56-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结和展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64页 |
| ·工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第71页 |
