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基于图像处理的棉/粘胶混纺纱的纤维识别

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 绪论第9-13页
   ·引言第9-10页
   ·国内外的研究状况第10-12页
     ·树脂包埋技术应用于纺织纤维的研究状况第10页
     ·国内外图像处理技术应用于纺织品检测的研究状况第10-12页
   ·本课题研究的意义与主要内容第12-13页
第2章 棉/粘胶混纺纱切片图像的获取第13-22页
   ·包埋技术的进展第13-15页
     ·火棉胶包埋技术第13页
     ·石蜡包埋技术第13-14页
     ·树脂包埋技术第14-15页
   ·环氧树脂包埋剂的特性及反应机理第15-16页
   ·切片方法的选择第16-17页
   ·实验第17-22页
     ·火棉胶包埋第17-18页
     ·树脂包埋第18-19页
     ·两种方法所获图像预处理后的比较第19-20页
     ·实验技艺总结第20-22页
第3章 切片图像的预处理第22-31页
   ·数学形态学的基本概念第22-24页
     ·腐蚀、膨胀第23-24页
     ·开、闭运算第24页
   ·预处理步骤第24-28页
     ·暗化图像背景第24-25页
     ·图像的平滑第25-26页
     ·形态学重建第26-27页
     ·图像的增强第27-28页
   ·预处理流程及参数选择第28-31页
     ·预处理流程第28-29页
     ·形态学参数的选择第29-31页
第4章 切片图像中的个体轮廓探测第31-43页
   ·轮廓跟踪模型第31-32页
   ·光斑扩散模型第32-39页
     ·光斑扩散模型的工作原理第32-33页
     ·光斑的搜索第33-36页
     ·光斑的扩散及控制第36-39页
   ·光斑扩散模型的改进第39-41页
     ·光斑多点扩散的工作原理第39-40页
     ·两种扩散模式的结果对比第40-41页
   ·光斑扩散法应用于纱线切片图像的探测结果第41-43页
第5章 个体轮廓的特征值提取及聚类分析第43-59页
   ·形态指标第43-45页
   ·棉/粘胶形态指标的建立第45-46页
   ·特征向量第46-50页
   ·特征值选择与聚类分析第50-59页
     ·传统的系统聚类法第50-52页
     ·模糊C-均值聚类法第52-58页
     ·两种聚类法的结果分析第58-59页
第6章 结语与展望第59-61页
   ·论文的主要贡献第59-60页
   ·论文的不足与展望第60-61页
附录第61-63页
参考文献第63-67页
攻读学位期间发表的论文第67-68页
致谢第68页

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