摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第12-26页 |
1.1 研究目的与意义 | 第12-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
1.3 研究目标与研究内容 | 第20-22页 |
1.4 研究方法与技术路线 | 第22-24页 |
1.5 本章小结 | 第24-26页 |
第二章 鱼卵群体图像处理与计数方法研究 | 第26-48页 |
2.1 引言 | 第26-27页 |
2.2 图像采集与处理的基本方法 | 第27-33页 |
2.3 大西洋黑线鳕鱼鱼卵图像采集 | 第33-35页 |
2.4 鱼卵图像预处理 | 第35-37页 |
2.5 基于OTSU法和数学形态学处理的图像粗分割 | 第37-39页 |
2.6 基于改进分水岭分割算法的粘连鱼卵分割 | 第39-41页 |
2.7 鱼卵个数统计 | 第41-42页 |
2.8 结果与讨论 | 第42-45页 |
2.9 本章小结 | 第45-48页 |
第三章 鱼卵个体发育图像处理方法研究 | 第48-62页 |
3.1 引言 | 第48-49页 |
3.2 框鳞镜鲤鱼卵胚胎发育图像采集 | 第49-51页 |
3.3 鱼卵个体发育图像预处理 | 第51页 |
3.4 鱼卵目标分割与提取 | 第51-56页 |
3.5 鱼卵内核目标提取算法研究 | 第56-57页 |
3.6 结果与讨论 | 第57-61页 |
3.7 本章小结 | 第61-62页 |
第四章 鱼卵个体目标特征提取与选择方法研究 | 第62-82页 |
4.1 引言 | 第62-63页 |
4.2 特征提取与选择方法概述 | 第63-68页 |
4.3 鱼卵目标特征提取与描述 | 第68-74页 |
4.4 基于遗传算法的鱼卵目标特征优化选择 | 第74-78页 |
4.5 结果与讨论 | 第78-80页 |
4.6 本章小结 | 第80-82页 |
第五章 鱼卵个体目标发育阶段分类方法研究 | 第82-96页 |
5.1 引言 | 第82-83页 |
5.2 分类算法综述 | 第83-84页 |
5.3 典型分类算法 | 第84-86页 |
5.4 鱼卵发育阶段分类算法研究 | 第86-92页 |
5.5 结果与讨论 | 第92-94页 |
5.6 本章小结 | 第94-96页 |
第六章 结论与展望 | 第96-100页 |
6.1 研究结论 | 第96-98页 |
6.2 主要创新点 | 第98页 |
6.3 研究展望 | 第98-100页 |
参考文献 | 第100-110页 |
致谢 | 第110-111页 |
个人简介 | 第111-112页 |
附录 | 第112-135页 |