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基于计算机视觉的鱼卵胚胎发育过程智能化识别方法研究

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

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