基于CCD的图像特征提取与识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题的背景和意义 | 第10页 |
| ·浮选泡沫图像处理方法研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文的选题和研究内容 | 第11-12页 |
| ·选题的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·论文的主要内容 | 第12页 |
| ·小结 | 第12-14页 |
| 第2章 浮选理论概述 | 第14-18页 |
| ·浮选基本理论概述 | 第14-15页 |
| ·浮选基本原理 | 第14-15页 |
| ·矿物的可浮性 | 第15页 |
| ·浮选药剂 | 第15-16页 |
| ·气泡的形成和性质 | 第16-18页 |
| 第3章 数字图像处理技术概述 | 第18-26页 |
| ·CCD图像传感器 | 第18-20页 |
| ·CCD图像传感器概论 | 第18页 |
| ·CCD图像传感器原理及分类 | 第18-19页 |
| ·CCD传感器的优缺点 | 第19-20页 |
| ·线阵CCD与面阵CCD对比 | 第20页 |
| ·数字图像处理技术的基本内容 | 第20-26页 |
| ·灰度图像与二值化图像 | 第20-21页 |
| ·数字图像的表示 | 第21-22页 |
| ·位图结构 | 第22-23页 |
| ·数字图像的颜色模型 | 第23-26页 |
| 第4章 浮选泡沫图像预处理 | 第26-48页 |
| ·浮选泡沫图像的基本特点 | 第26-28页 |
| ·浮选泡沫图像的预处理 | 第28-38页 |
| ·图像去噪 | 第28-34页 |
| ·灰度化处理 | 第34页 |
| ·图像灰度修正 | 第34-38页 |
| ·浮选泡沫图像分割 | 第38-47页 |
| ·最大方差阈值分割 | 第38-40页 |
| ·边缘检测 | 第40-46页 |
| ·轮廓提取 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第5章 浮选泡沫分水岭分割与特征提取 | 第48-62页 |
| ·分水岭分割简介 | 第48-49页 |
| ·基于流溢模型的定义及原理 | 第48-49页 |
| ·基于梯度算子的分水岭变换 | 第49-51页 |
| ·梯度算子的选择 | 第49-51页 |
| ·基于梯度幅值图的分水岭分割 | 第51页 |
| ·基于标记的分水岭变换 | 第51-56页 |
| ·标记前景对象 | 第52-56页 |
| ·泡沫图像纹理特征的提取 | 第56页 |
| ·泡沫图像颜色特征的提取 | 第56-57页 |
| ·浮选泡沫泡沫个数的提取 | 第57-58页 |
| ·浮选泡沫图像形状特征提取 | 第58-59页 |
| ·泡沫面积的测量 | 第58-59页 |
| ·软件系统设计 | 第59-60页 |
| ·软件系统功能 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
