基于HSI颜色空间的酮类气体检测算法应用研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 人体酮体水平检测技术现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 基于乙酰乙酸的酮体检测技术 | 第9-10页 |
| 1.2.2 基于 β-羟丁酸的酮体检测技术 | 第10页 |
| 1.2.3 基于呼出丙酮气体的酮体检测技术 | 第10-13页 |
| 1.3 分析化学中的颜色空间应用 | 第13-16页 |
| 1.3.1 RGB颜色空间 | 第14-15页 |
| 1.3.2 H系列颜色空间 | 第15页 |
| 1.3.3 CIE XYZ颜色空间 | 第15-16页 |
| 1.3.4 CIE LAB颜色空间 | 第16页 |
| 1.4 小结 | 第16-17页 |
| 1.5 本文的研究目的和研究内容 | 第17-19页 |
| 1.5.1 本文研究的目的 | 第17页 |
| 1.5.2 本文研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 2 基于比色传感器阵列的呼吸酮检测系统 | 第19-27页 |
| 2.1 系统检测原理 | 第19-20页 |
| 2.2 系统整体设计 | 第20-24页 |
| 2.2.1 系统需求分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 系统总体架构 | 第21-23页 |
| 2.2.3 系统软件功能设计 | 第23-24页 |
| 2.3 系统检测流程 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 基于HSI颜色空间的图像特征提取算法 | 第27-49页 |
| 3.1 阵列图像颜色空间转换 | 第27-29页 |
| 3.1.1 颜色空间选择 | 第27-28页 |
| 3.1.2 HSI颜色空间的转换 | 第28-29页 |
| 3.2 阵列图像预处理 | 第29-31页 |
| 3.2.1 阵列图像裁剪 | 第29-30页 |
| 3.2.2 I分量形态学滤波 | 第30-31页 |
| 3.3 基于I分量的网格划分 | 第31-33页 |
| 3.4 基于H&I加权分量的阵列点图像分割 | 第33-45页 |
| 3.4.1 图像分割算法现状 | 第33-34页 |
| 3.4.2 图像分割算法选择 | 第34页 |
| 3.4.3 传统FCM算法简介 | 第34-36页 |
| 3.4.4 H&I加权分量的FCM图像分割算法 | 第36-43页 |
| 3.4.5 图像分割效果测试 | 第43-45页 |
| 3.5 阵列颜色差值信息提取 | 第45-47页 |
| 3.5.1 阵列点中心和半径的确定 | 第45-46页 |
| 3.5.2 比例半径法确定有效区域 | 第46页 |
| 3.5.3 颜色差值信息提取 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 4 基于OPENCV的图像特征提取算法实现 | 第49-65页 |
| 4.1 开发环境搭建 | 第49-52页 |
| 4.1.1 Qt概述 | 第49页 |
| 4.1.2 OpenCV简介 | 第49-50页 |
| 4.1.3 Qt+OpenCV配置过程 | 第50-52页 |
| 4.2 基本数据结构 | 第52-54页 |
| 4.2.1 Mat简介 | 第52页 |
| 4.2.2 Mat的拷贝 | 第52-53页 |
| 4.2.3 数据存储形式 | 第53-54页 |
| 4.3 图像特征提取算法实现 | 第54-62页 |
| 4.3.1 阵列图像颜色空间转换 | 第54-55页 |
| 4.3.2 阵列图像预处理 | 第55-57页 |
| 4.3.3 阵列图像网格划分 | 第57-59页 |
| 4.3.4 阵列图像分割 | 第59-61页 |
| 4.3.5 阵列图像颜色信息提取 | 第61-62页 |
| 4.4 人机交互界面设计 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 5 不同浓度丙酮气体的HSI特征分析 | 第65-81页 |
| 5.1 实验准备与设置 | 第65-66页 |
| 5.2 HSI特征动态响应特性 | 第66-67页 |
| 5.3 HSI特征聚类分析 | 第67-69页 |
| 5.4 基于BP神经网络的HSI特征识别 | 第69-75页 |
| 5.4.1 BP神经网络原理 | 第70-72页 |
| 5.4.2 网络模型建立与实现 | 第72-75页 |
| 5.5 颜色信息与光谱信息相关性的初步探索 | 第75-79页 |
| 5.5.1 RGB颜色空间下颜色信息对比 | 第76-78页 |
| 5.5.2 HSI颜色空间下颜色信息对比 | 第78-79页 |
| 5.5.3 小结 | 第79页 |
| 5.6 本章小结 | 第79-81页 |
| 6 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 全文总结 | 第81-82页 |
| 6.2 后续展望 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-93页 |
| 附录 | 第93页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第93页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间申请的专利目录 | 第93页 |
