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基于机器视觉的果蝇复眼病变图像识别系统的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究的目的与意义第9-11页
     ·果蝇为样本的优点第9-10页
     ·研究的目的与意义第10-11页
   ·国内外机器视觉发展现状第11-13页
   ·论文工作以及组织结构第13-15页
第二章 图像识别系统的理论基础第15-29页
   ·机器视觉概念第15-16页
     ·机器视觉引入第15-16页
     ·机器视觉优缺点第16页
   ·机器视觉的系统构成和分类第16-17页
     ·系统构成第16-17页
     ·工作原理第17页
   ·果蝇复眼组成及颜色的变异第17-18页
   ·软件系统第18-21页
     ·LabVIEW7.1第18-19页
     ·视觉开发软件概述第19-20页
     ·Visual C++6.0第20-21页
   ·VC++图像处理基础第21-28页
     ·设备无关位图(DIB)第21页
     ·BMP文件格式简介第21-24页
     ·建立VC++图像处理的类库第24-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 机器视觉系统的软硬件第29-48页
   ·系统设计思路第29-30页
   ·系统模块化第30页
   ·光源第30-32页
     ·光源的分类及其特性第30-32页
     ·光源的照射方式第32页
   ·镜头第32-34页
     ·镜头的基本结构第33页
     ·镜头的接口第33页
     ·镜头的性能指标第33-34页
   ·CCD相机第34-39页
     ·CCD相机的基本组成第34-35页
     ·CCD相机的相关特性参数第35-38页
     ·CCD相机的分类第38-39页
   ·图像采集卡第39-43页
     ·图像采集卡的基本原理第39-41页
     ·线扫描相机的数据采集第41-42页
     ·面扫描相机的数据采集第42-43页
   ·生物光学显微镜第43-44页
   ·软件设计第44-47页
     ·整体设计思路第44-46页
     ·图片采集部分第46-47页
     ·图片处理部分第47页
   ·本章小结第47-48页
第四章 果蝇复眼显微图像采集模块设计第48-53页
   ·果蝇复眼采集的软件开发第48-52页
     ·计算机控制摄像模块第48-49页
     ·显微图像的计算机采集第49-52页
   ·本章小结第52-53页
第五章 果蝇复眼图像处理方法的研究第53-65页
   ·引言第53页
   ·图像处理基础第53-55页
   ·果蝇复眼图像平滑方法的研究第55-56页
   ·果蝇复眼图像增强的方法研究第56-59页
     ·直方图均衡算法基本原理第56-58页
     ·对果蝇复眼图像的灰度均衡操作第58-59页
   ·果蝇复眼图像分割方法的研究第59-60页
   ·形态学操作第60-63页
     ·腐蚀和膨胀第61-62页
     ·开运算和闭运算第62页
     ·果蝇复眼图像形态学处理第62-63页
   ·图像特征提取方法的研究第63-64页
     ·果蝇复眼轮廓的特征提取第63页
     ·果蝇复眼坏区斑点的颜色特征提取第63-64页
   ·本章小结第64-65页
第六章 果蝇复眼病变图像识别系统的实现第65-79页
   ·系统结构功能第65页
   ·果蝇复眼轮廓的提取模块第65-71页
     ·三种方法提取复眼轮廓第65-71页
     ·三种方法的比较第71页
   ·果蝇复眼坏区斑点的提取模块第71-74页
     ·实现步骤和部分程序代码第71-73页
     ·处理后的效果图第73-74页
   ·果蝇复眼轮廓和坏区斑点的同时提取第74-75页
   ·LabVIEW平台下的系统实现第75-77页
   ·本章小结第77-79页
第七章 结论与展望第79-81页
   ·结论第79页
   ·展望第79-81页
参考文献第81-88页
致谢第88-89页
攻读学位期间主要的研究成果第89页

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