| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外现状分析 | 第13-17页 |
| 1.2.1 特征提取研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 分类方法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第17页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 类椭球形中药材识别方案总体设计 | 第18-19页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第19-20页 |
| 2 中药材图像库的构建 | 第20-27页 |
| 2.1 中药材图像采集系统的搭建 | 第20-22页 |
| 2.1.1 图像采集背景颜色的选取 | 第20-21页 |
| 2.1.2 图像采集系统的优化 | 第21-22页 |
| 2.2 中药材图像的采集 | 第22页 |
| 2.3 中药材图像预处理 | 第22-25页 |
| 2.3.1 中药材图像的质量分析 | 第22-24页 |
| 2.3.2 类椭球中药材图像的预处理方案设计 | 第24-25页 |
| 2.4 中药材数据库建立 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 中药材图像的特征提取 | 第27-44页 |
| 3.1 中药材图像的分析 | 第27页 |
| 3.2 中药材图像颜色特征提取 | 第27-32页 |
| 3.2.1 相关工作 | 第27-28页 |
| 3.2.2 等间隔环形分块颜色直方图特征提取方案 | 第28-30页 |
| 3.2.3 实验结果分析 | 第30-32页 |
| 3.3 中药材图像纹理特征提取 | 第32-38页 |
| 3.3.1 相关工作 | 第32-33页 |
| 3.3.2 融合Haar小波变换和LBP纹理特征提取方案 | 第33-36页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第36-38页 |
| 3.4 中药材图像形状特征提取 | 第38-43页 |
| 3.4.1 相关工作 | 第38页 |
| 3.4.2 傅里叶描述子特征提取方案 | 第38-40页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于广义多核学习的类椭球形中药材图像的识别 | 第44-50页 |
| 4.1 广义多核学习 | 第44-45页 |
| 4.2 基于广义多核学习的类椭球形中药材图像分类 | 第45-47页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 工作总结 | 第50-51页 |
| 5.2 工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 在校期间的科研成果 | 第57页 |