基于图像处理的矿质混合料级配检测算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 主要研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3 技术路线 | 第10-12页 |
| 第二章 矿质混合料图像预处理 | 第12-20页 |
| 2.1 图像去噪 | 第12-16页 |
| 2.2 二值化处理 | 第16-20页 |
| 第三章 矿质混合料图像分割 | 第20-29页 |
| 3.1 图像分割算法 | 第20-25页 |
| 3.1.1 基于区域的分割 | 第21-23页 |
| 3.1.2 基于边界的分割 | 第23-24页 |
| 3.1.3 基于特定理论的分割 | 第24-25页 |
| 3.2 一种二值图像的区域增长分割算法 | 第25-29页 |
| 第四章 矿质混合料特征计算 | 第29-37页 |
| 4.1 点集凸壳计算 | 第29-34页 |
| 4.1.1 点集排序 | 第29-31页 |
| 4.1.2 Graham栈扫描 | 第31-33页 |
| 4.1.3 共线点问题解决方法 | 第33页 |
| 4.1.4 直角坐标排序(水平序) | 第33-34页 |
| 4.2 点集外接矩形计算 | 第34-35页 |
| 4.3 点集最小宽度和面积计算 | 第35页 |
| 4.4 点集外接圆计算 | 第35-36页 |
| 4.5 特征选择 | 第36-37页 |
| 第五章 矿质混合料级配分析 | 第37-48页 |
| 5.1 传统分析方法 | 第37-38页 |
| 5.2 基于数字图像的分析方法 | 第38页 |
| 5.3 数字图像方法试验结果与分析 | 第38-48页 |
| 5.3.1 试验室测试结果 | 第38-42页 |
| 5.3.2 现场试验结果 | 第42-46页 |
| 5.3.3 结果分析 | 第46-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 结论 | 第48-49页 |
| 6.2 创新点 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 | 第53-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
