基于灰度的大米色选算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题的来源、目的及意义 | 第10-11页 |
| ·一般大米色选机的结构组成 | 第11-12页 |
| ·色选机的工作原理 | 第12-13页 |
| ·米用色选机发展史及国内外研究动态 | 第13-16页 |
| ·大米色选机的历史 | 第13页 |
| ·国外色选机的研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内色选技术的研究现状 | 第14-16页 |
| ·色选机的发展趋势 | 第16页 |
| ·课题的研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 色选相关技术分析 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·图像滤波算法 | 第17-20页 |
| ·图像滤波概述 | 第17-18页 |
| ·常用的图像滤波算法 | 第18-20页 |
| ·边缘检测算法 | 第20-22页 |
| ·边缘检测概述 | 第20页 |
| ·常用的图像边缘检测方法 | 第20-22页 |
| ·图像处理中的阈值选取方法 | 第22-24页 |
| ·直方图双峰法 | 第22页 |
| ·最大类间方差法 | 第22-23页 |
| ·一维最大熵法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 色选图像数据的处理 | 第25-32页 |
| ·RGB模型的灰度转化 | 第25-28页 |
| ·灰度转化基本概念及方法 | 第27页 |
| ·色选算法中的灰度化处理 | 第27-28页 |
| ·图像信息去噪处理 | 第28-31页 |
| ·图像信息去除噪声在色选算法中的意义 | 第28-29页 |
| ·基于基于灰度的邻域平均去噪法的设计 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 色选算法的设计 | 第32-43页 |
| ·定义相关变量 | 第32页 |
| ·无量纲化处理 | 第32-33页 |
| ·对背景点的灰度值求平均 | 第32-33页 |
| ·被测点灰度值的无量纲化处理 | 第33页 |
| ·边缘判别 | 第33-37页 |
| ·背景的判别 | 第33-34页 |
| ·被测物边缘的判别 | 第34-37页 |
| ·产生阈值的方法 | 第37-41页 |
| ·统计阈值的产生方法 | 第38-40页 |
| ·阈值的自回归 | 第40-41页 |
| ·判别规则 | 第41-42页 |
| ·统计阈值比较法 | 第41-42页 |
| ·统计阈值判别规则的说明 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 色选算法的仿真 | 第43-51页 |
| ·实验仿真的总体思想 | 第43页 |
| ·实验平台 | 第43-46页 |
| ·光照系统 | 第43-44页 |
| ·米排 | 第44-45页 |
| ·CCD相机的选取 | 第45页 |
| ·图像采集卡 | 第45-46页 |
| ·实验过程 | 第46-47页 |
| ·大米边缘识别仿真 | 第47-48页 |
| ·对产生阈值的效果说明 | 第48-49页 |
| ·判别规则的仿真效果 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
