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基于机器视觉木材表面缺陷图像分割研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第9-20页
    1.1 课题研究的目的及意义第9-11页
    1.2 木材表面缺陷检测技术发展现状与趋势第11-15页
        1.2.1 木材表面缺陷检测技术发展现状第11-12页
        1.2.2 木材表面缺陷的常用检测方法第12-14页
        1.2.3 计算机视觉国内外研究现状及在木材缺陷检测中的研究第14-15页
    1.3 研究方案及技术路线第15-18页
    1.4 研究的关键问题第18页
    1.5 课题来源第18页
    1.6 本章小结第18-20页
2 木材表面缺陷的图像分割平台第20-27页
    2.1 木材表面缺陷图像分割平台硬件构成第20-21页
    2.2 软件编程语言Visual Studio 2013第21-22页
    2.3 实验样本库第22-25页
    2.4 木材表面缺陷图像特点第25-26页
    2.5 木材表面缺陷对木材质量的影响第26页
    2.6 本章小结第26-27页
3 传统与改进的木材表面缺陷图像预处理第27-46页
    3.1 图像灰度化处理第27-28页
    3.2 直方图分析第28-33页
        3.2.1 直方图概念第28-29页
        3.2.2 缺陷图像灰度直方图分析统计第29-31页
        3.2.3 缺陷木材判定第31-33页
    3.3 木材缺陷图像灰度变换第33-37页
        3.3.1 线性灰度变换第34-35页
        3.3.2 分段线性变换第35-36页
        3.3.3 灰度线性变换实验效果对比第36-37页
    3.4 图像平滑第37-40页
        3.4.1 邻域平均法第37-38页
        3.4.2 中值滤波法第38-40页
    3.5 图像锐化处理第40-44页
        3.5.1 基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子第41-42页
        3.5.2 基于一阶微分的图像增强——Sobel算子梯度法第42-44页
    3.6 实验结果与分析第44-45页
    3.7 本章小结第45-46页
4 传统的木材表面缺陷图像分割方法第46-55页
    4.1 基于阈值的图像分割第46-49页
        4.1.1 阈值分割原理第46-47页
        4.1.2 基本的全局阈值处理第47-48页
        4.1.3 基于Otsu的最佳全局阈值处理第48页
        4.1.4 Otsu算法原理第48-49页
    4.2 基于区域的图像分割第49-51页
        4.2.1 区域生长的原理第50-51页
        4.2.2 种子点选取和生长准则第51页
    4.3 实验结果与分析第51-53页
    4.4 本章小结第53-55页
5 遗传算法图像分割第55-75页
    5.1 遗传算法概述第55-56页
    5.2 遗传算法原理第56-57页
    5.3 遗传算法流程第57-61页
        5.3.1 染色体编码第57-58页
        5.3.2 群体的初始化第58-59页
        5.3.3 适应值评价第59页
        5.3.4 选择算子第59-60页
        5.3.5 交配算子第60页
        5.3.6 变异算子第60-61页
        5.3.7 终止条件第61页
    5.4 基于遗传算法最大类间方差的图像分割方法第61-67页
        5.4.1 最大类间方差分割算法第61-63页
        5.4.2 基于遗传算法的最大类间方差算法流程第63-64页
        5.4.3 实验效果分析第64-67页
    5.5 数学形态学后处理及边缘检测第67-72页
        5.5.1 数学形态学的基本理论第67-68页
        5.5.2 二值数学形态学的基本运算第68-69页
        5.5.3 形态学图像分割后处理第69-71页
        5.5.4 Canny算子边缘检测第71-72页
    5.6 实验结果分析第72-74页
    5.7 本章小结第74-75页
6 总结与展望第75-77页
    6.1 全文总结第75页
    6.2 展望第75-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-82页
附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文第82-83页
附录B 木材表面缺陷图像分割系统部分程序代码第83-93页

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