扁平颗粒体轮廓度量与表象特征辨析研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·课题来源及研究目的 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究目标与方案 | 第13-15页 |
| ·研究目标与内容 | 第13-14页 |
| ·研究方案 | 第14-15页 |
| ·文章结构 | 第15-16页 |
| 第二章 图像识别与处理技术相关背景 | 第16-30页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·基本概念介绍 | 第16-19页 |
| ·图像分割算法分析 | 第19-23页 |
| ·图像分割定义 | 第19页 |
| ·图像分割的一般模型 | 第19-20页 |
| ·灰度阈值分割法 | 第20-23页 |
| ·图像滤波算法研究 | 第23-25页 |
| ·图像滤波的作用 | 第23页 |
| ·模块平滑滤波研究 | 第23-25页 |
| ·边缘检测算法研究 | 第25-29页 |
| ·边缘的定义 | 第25-26页 |
| ·经典微分算子边缘检测方法 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 表象特征提取及辨析方法研究 | 第30-45页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·西瓜子表象特征分析 | 第30-31页 |
| ·本文涉及到的图像预处理算法分析比对 | 第31-33页 |
| ·大津法与迭代阈值分割效果分析 | 第31-32页 |
| ·三种模板滤波算法比对分析 | 第32-33页 |
| ·经典及改进边缘检测算法比对分析 | 第33页 |
| ·黑色区域覆盖度特征提取方法 | 第33-39页 |
| ·直方图灰度分布差异特征值提取方法 | 第39-41页 |
| ·西瓜子表面花斑数量提取方法 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 轮廓度量辨析方法研究 | 第45-60页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·正交长、短轴检测算法的引入及改进 | 第45-55页 |
| ·基本概念 | 第46页 |
| ·算法引入 | 第46-48页 |
| ·引入算法缺陷及待改进之处 | 第48-49页 |
| ·改进算法设计思想 | 第49-51页 |
| ·改进算法详细流程 | 第51-53页 |
| ·算法比对实验结果分析 | 第53-55页 |
| ·形状特征提取方法 | 第55-57页 |
| ·形状识别实验结果与分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 自动分级集成系统研究设计 | 第60-71页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·自动分选系统物理设备设计方案 | 第61-66页 |
| ·物理设备总体组成方案 | 第61-62页 |
| ·输送装置设计方案 | 第62-63页 |
| ·计算机视觉系统设计方案 | 第63-65页 |
| ·分选装置设计方案 | 第65-66页 |
| ·自动分选系统软件系统设计方案 | 第66-69页 |
| ·软件系统设计流程 | 第67-68页 |
| ·软件系统分选过程图示 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第76-77页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
