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图像欧拉数算法研究及其在纸张填料粒径分析中的应用

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-9页
1 绪论第13-27页
    1.1 课题背景及意义第13-16页
        1.1.1 粉体及应用第13-14页
        1.1.2 纸张填料粒径对成纸性能的影响第14-16页
    1.2 国内外研究现状第16-23页
        1.2.1 粒径分析第16-17页
        1.2.2 图像连通域标记算法第17-20页
        1.2.3 图像欧拉数算法第20-23页
    1.3 主要研究内容第23-25页
    1.4 论文的组织结构第25-27页
2 图像欧拉数算法第27-50页
    2.1 图像类型与图像特征第27-28页
        2.1.1 图像类型第27-28页
        2.1.2 图像特征第28页
    2.2 图像欧拉数算法概述第28-49页
        2.2.1 利用图像标记实现的图像欧拉数算法第28-30页
        2.2.2 基于图像特征的图像欧拉数算法第30-35页
        2.2.3 基于统计的图像欧拉数算法第35-43页
        2.2.4 特殊数据结构实现的图像欧拉数算法第43-47页
        2.2.5 其他相关算法第47-49页
    2.3 本章小结第49-50页
3 基于图段的图像欧拉数算法第50-62页
    3.1 算法改进第51-55页
    3.2 实验结果及分析第55-59页
        3.2.1 算法在不同类型图像的实验结果第55-57页
        3.2.2 图像分辨率与算法执行时间对比第57-59页
        3.2.3 图像密度与算法执行时间对比第59页
    3.3 讨论第59-61页
    3.4 本章小结第61-62页
4 基于四方格统计的图像欧拉数算法第62-89页
    4.1 状态转换方法的提出第62-64页
    4.2 利用状态转换方法改进算法第64-66页
    4.3 状态转换方法实验及结果第66-69页
        4.3.1 算法在不同类型图像的实验结果第67-68页
        4.3.2 图像密度与算法执行时间对比第68-69页
    4.4 多行扫描方法的提出第69-87页
        4.4.1 一次扫描三行像素计算图像欧拉数的算法分析第70-71页
        4.4.2 一次扫描三行像素计算图像欧拉数的算法实现第71-75页
        4.4.3 一次扫描三行像素计算图像欧拉数算法的实验结果第75-76页
        4.4.4 一次扫描不同行像素计算图像欧拉数算法的进一步改进第76-81页
        4.4.5 一次扫描不同行像素计算图像欧拉数算法的实验结果第81-84页
        4.4.6 改进算法与其他类型图像欧拉数算法对比第84-87页
    4.5 讨论第87-88页
    4.6 本章小结第88-89页
5 基于图论的图像欧拉数算法第89-104页
    5.1 基于图论的图像欧拉数计算第89-90页
    5.2 基于图论的8-邻接图像欧拉数算法第90-98页
        5.2.1 基于图论的8-邻接图像欧拉数算法推导第90-93页
        5.2.2 基于图论的8-邻接图像欧拉数算法改进第93-96页
        5.2.3 基于图论的8-邻接图像欧拉数算法实现第96-98页
    5.3 实验结果及分析第98-100页
        5.3.1 算法在不同类型图像的实验结果第98-100页
        5.3.2 图像密度与算法执行时间对比第100页
    5.4 讨论第100-103页
    5.5 本章小结第103-104页
6 图像欧拉数在纸张填料粒径分析中的应用第104-117页
    6.1 纸张填料及粒径分析第104-105页
    6.2 图像欧拉数在纸张填料粒径分析中的应用第105-112页
        6.2.1 图像预处理第106-107页
        6.2.2 填料颗粒粒径分析第107-112页
    6.3 实验结果及分析第112-116页
    6.4 本章小结第116-117页
7 结论与展望第117-121页
    7.1 结论第117-118页
    7.2 创新点第118-119页
    7.3 展望第119-121页
致谢第121-122页
参考文献第122-133页
攻读学位期间发表的学术论文目录第133-136页

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