木材显微图像特征参数提取与树种判别方法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 文献综述 | 第8-15页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·计算机图像处理技术及其在木材解剖学研究中的应用 | 第9-11页 |
| ·计算机图像处理技术 | 第9页 |
| ·木材解剖学研究中的计算机图像处理技术 | 第9-11页 |
| ·木材识别技术 | 第11-14页 |
| ·传统的木材识别 | 第11-12页 |
| ·计算机技术在木材识别的应用 | 第12页 |
| ·基于图像分析的计算机识别技术 | 第12-14页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 2 实验材料与实验方法 | 第15-19页 |
| ·实验材料 | 第15-16页 |
| ·实验方法和技术路线 | 第16-19页 |
| ·实验研究方法 | 第16-18页 |
| ·实验研究路线 | 第18-19页 |
| 3 木材横切面显微图像特征参数提取 | 第19-29页 |
| ·统计(纹理)特征量的提取 | 第19-25页 |
| ·空间灰度共生矩阵的构建 | 第19-20页 |
| ·统计特征参数值提取 | 第20-25页 |
| ·形态量、百分量的提取 | 第25-29页 |
| ·计算机彩色图像分析系统简介 | 第25页 |
| ·几何量、形态量、百分量参数的提取 | 第25-29页 |
| 4 木材横切面显微图像特征参数主成分分析 | 第29-35页 |
| ·主成分确定与解析 | 第29-32页 |
| ·特征参数的选取 | 第32-35页 |
| 5 基于图像分析的树种判别匹配算法 | 第35-42页 |
| ·传统识别方法的识别模式 | 第35-37页 |
| ·交集方式 | 第35-36页 |
| ·对分方式 | 第36页 |
| ·两种识别方式的区别 | 第36-37页 |
| ·基于图像分析判别方法的匹配算法 | 第37-41页 |
| ·图像分析结果的影响因素 | 第37页 |
| ·基于图像分析判别方法的匹配算法 | 第37-40页 |
| ·三种匹配算法的区别 | 第40-41页 |
| ·基于图像分析的判别匹配算法优点 | 第41-42页 |
| 6 基于图像分析的计算机树种判别方法的建立 | 第42-50页 |
| ·判别系统的总体设计 | 第42-44页 |
| ·数据浏览模块 | 第43页 |
| ·数据维护模块 | 第43页 |
| ·树种判别模块 | 第43页 |
| ·其它 | 第43-44页 |
| ·判别系统数据库的建立 | 第44页 |
| ·判别系统的界面设计 | 第44-45页 |
| ·主界面 | 第44-45页 |
| ·数据浏览与维护界面 | 第45页 |
| ·判别检索界面 | 第45页 |
| ·判别系统的菜单设计 | 第45-46页 |
| ·判别系统的功能设计 | 第46-47页 |
| ·特征参数输入 | 第46页 |
| ·相似系数计算 | 第46页 |
| ·判别结果显示 | 第46-47页 |
| ·树种判别实例 | 第47-50页 |
| 7 结论与展望 | 第50-52页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第57页 |
