基于NVST观测的米粒识别与形态特征分析的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·选题的背景与研究意义 | 第11-13页 |
| ·研究对象 | 第11页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第11-13页 |
| ·图像分割方法概述 | 第13-15页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第13-14页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第14页 |
| ·基于区域分割技术 | 第14-15页 |
| ·特定理论、方法相结合的图像分割方法 | 第15页 |
| ·米粒组织识别的研究进展 | 第15-18页 |
| ·米粒识别方法的研究 | 第15-17页 |
| ·米粒特征的研究成果 | 第17-18页 |
| ·本文研究的主要内容与组织结构 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 第二章 相位一致性技术 | 第21-29页 |
| ·相位信息 | 第21-22页 |
| ·相位一致性和局部能量模型 | 第22-23页 |
| ·基于小波的相位一致性模型 | 第23-27页 |
| ·Log-Gabor滤波器 | 第23-24页 |
| ·噪声补偿 | 第24-25页 |
| ·基于Log-Gabor小波的相位一致性 | 第25页 |
| ·扩展到二维 | 第25-26页 |
| ·加权平均相位角 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于相位一致性算法的米粒识别 | 第29-41页 |
| ·数据来源 | 第29-30页 |
| ·图像预处理 | 第30-34页 |
| ·图像形态学运算 | 第31页 |
| ·灰度级形态学重构技术 | 第31-33页 |
| ·顶帽和底帽变换 | 第33-34页 |
| ·利用区域生长扣除黑子 | 第34-36页 |
| ·获取种子点 | 第35页 |
| ·获取终止条件 | 第35-36页 |
| ·扣除黑子阈值讨论 | 第36页 |
| ·提取米粒组织 | 第36-39页 |
| ·图像相位一致性特征的提取 | 第38页 |
| ·图像二值化 | 第38页 |
| ·形态学滤波 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 米粒识别算法有效性验证 | 第41-53页 |
| ·相位一致性算法普适性与准确性的验证 | 第41-43页 |
| ·识别两组米粒图像的局部效果对比分析 | 第41页 |
| ·识别两组米粒图像的整体效果对比分析 | 第41-43页 |
| ·对比试验 | 第43-46页 |
| ·阈值技术 | 第43-44页 |
| ·标记分水岭技术 | 第44-45页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第45-46页 |
| ·米粒形态特征及算法正确性的验证 | 第46-52页 |
| ·统计工具 | 第46页 |
| ·米粒分类 | 第46-48页 |
| ·平均强度 | 第48-49页 |
| ·米粒长轴/短轴的统计 | 第49-50页 |
| ·米粒分形维数的分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 图像识别结果与方法的评价 | 第53-57页 |
| ·图像识别结果与方法的主观评价 | 第53页 |
| ·图像识别结果与方法的客观评价 | 第53-54页 |
| ·分析法 | 第53页 |
| ·实验法 | 第53-54页 |
| ·阈值讨论 | 第54-55页 |
| ·主要参数分析 | 第55页 |
| ·滤波器方向 | 第55页 |
| ·滤波器数量 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 附录A：攻读学位期间发表论文目录 | 第67-69页 |
| 附件B 攻读学位期间参与的研究工作 | 第69页 |
