基于标记分水岭和凹点的粘连大米图像分割技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和选题意义 | 第9页 |
| 1.2 粘连粮食颗粒研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12页 |
| 1.4 结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 粮食颗粒图像分割算法综述 | 第13-23页 |
| 2.1 粮食颗粒图像分割方法概述 | 第13页 |
| 2.2 数学形态学简介 | 第13-14页 |
| 2.2.1 腐蚀膨胀法 | 第13-14页 |
| 2.2.2 开运算和闭运算 | 第14页 |
| 2.3 分水岭算法的原理 | 第14-17页 |
| 2.3.1 三种常用的分水岭算法分割方法 | 第15-16页 |
| 2.3.2 分水岭方法的过分割 | 第16页 |
| 2.3.3 分水岭方法小结 | 第16-17页 |
| 2.4 基于边缘检测的分割方法 | 第17-21页 |
| 2.4.1 边缘检测原理 | 第17页 |
| 2.4.2 常用边缘检测算子 | 第17-20页 |
| 2.4.3 多尺度形态学梯度 | 第20页 |
| 2.4.4 形态学重构 | 第20-21页 |
| 2.5 基于凹点的分割方法 | 第21-22页 |
| 2.5.1 方向链码法 | 第21页 |
| 2.5.2 矢量夹角 | 第21-22页 |
| 2.5.3 切线法 | 第22页 |
| 2.6 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 粮食颗粒图像预处理 | 第23-30页 |
| 3.1 粮食颗粒图像的采集 | 第23-24页 |
| 3.2 粘连大米图像增强 | 第24-26页 |
| 3.2.1 直方图均衡增强 | 第24-25页 |
| 3.2.2 同态滤波法 | 第25-26页 |
| 3.2.3 顶帽变换 | 第26页 |
| 3.3 粘连大米图像消噪 | 第26页 |
| 3.4 二值化方法研究大津法 | 第26-28页 |
| 3.5 孔洞填充与毛刺去除 | 第28-29页 |
| 3.6 去除图像背景 | 第29页 |
| 3.7 小结 | 第29-30页 |
| 第四章 改进的标记分水岭算法分割粘连大米图像 | 第30-39页 |
| 4.1 本文思路概述 | 第30页 |
| 4.2 图像预处理 | 第30页 |
| 4.3 提取内标记及自适应H修正 | 第30-31页 |
| 4.4 极小值点处理 | 第31-32页 |
| 4.5 提取外标记和分水岭分割 | 第32-33页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第33-38页 |
| 4.7 小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于凹点的粘连大米图像分割研究 | 第39-48页 |
| 5.1 基于凹点的粘连分割方法概述 | 第39页 |
| 5.2 本文思路 | 第39-40页 |
| 5.3 实验过程 | 第40-47页 |
| 5.3.1 大米图像去噪和二值化 | 第40页 |
| 5.3.2 边缘检测和空隙去除 | 第40-41页 |
| 5.3.3 链码表示 | 第41-42页 |
| 5.3.4 凹点检测与标记 | 第42-44页 |
| 5.3.5 凹点匹配规则 | 第44-47页 |
| 5.4 小结 | 第47-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 总结 | 第48-49页 |
| 6.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 个人简介 | 第53页 |
