基于显微构造图像木材识别技术研究--基于导管特征的木材图像识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·木材识别的主要方法 | 第11-15页 |
| ·传统木材识别方法 | 第11-13页 |
| ·基于数据库的木材检索识别方法 | 第13-14页 |
| ·微机图像处理识别法 | 第14-15页 |
| ·图像处理技术在木材识别上的应用 | 第15-17页 |
| ·研究思路 | 第17-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第19-20页 |
| ·本文组织结构 | 第20-21页 |
| 2 本文的理论基础 | 第21-35页 |
| ·木材的识别特征 | 第21-26页 |
| ·木材的主要特征 | 第21-25页 |
| ·木材的次要特征 | 第25-26页 |
| ·图像处理技术 | 第26-32页 |
| ·图像增强和图像分割 | 第27-29页 |
| ·数字图像处理的基本步骤 | 第29-31页 |
| ·图像处理系统的部件 | 第31-32页 |
| ·模式识别 | 第32-35页 |
| ·模式和模式识别 | 第32页 |
| ·模式识别系统 | 第32-34页 |
| ·模式识别方法 | 第34-35页 |
| 3 研究平台 | 第35-37页 |
| ·数据获取平台 | 第35页 |
| ·仪器设备及试剂 | 第35页 |
| ·木材标本的选取和制作 | 第35页 |
| ·切片制作 | 第35页 |
| ·图像获取 | 第35页 |
| ·数据处理平台 | 第35-37页 |
| 4 基于显微结构图像的导管分割 | 第37-53页 |
| ·基于RGB 向量空间的导管分割 | 第37-42页 |
| ·RGB 彩色模型 | 第37-38页 |
| ·彩色图像处理 | 第38-39页 |
| ·彩色变换 | 第39页 |
| ·RGB 向量空间中的图像分割 | 第39-42页 |
| ·基于形态学的导管分割 | 第42-53页 |
| ·数学形态学 | 第42-43页 |
| ·形态学的基本运算 | 第43页 |
| ·形态学结构元素的选取 | 第43-44页 |
| ·基于形态学的去噪处理 | 第44-46页 |
| ·基于形态学的边缘增强 | 第46-47页 |
| ·二值化 | 第47-53页 |
| 5 导管特征量化分析 | 第53-61页 |
| ·标注连接分量 | 第53页 |
| ·边界的表示方法 | 第53-56页 |
| ·链码 | 第54-55页 |
| ·边界线段 | 第55-56页 |
| ·区域的形状表示与描绘 | 第56-57页 |
| ·计算各个导管的面积 | 第57页 |
| ·对各个导管的面积进行分析 | 第57-58页 |
| ·基于量化管孔式的试验结果 | 第58-61页 |
| 6 管孔特征提取分析系统 | 第61-65页 |
| ·主界面 | 第61-64页 |
| ·程序设计基本流程 | 第64-65页 |
| 7 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·今后工作的展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第71页 |
