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基于计算机视觉技术的柑橘感官分级研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-16页
 1 柑橘自动分级研究的目的及意义第10-11页
 2 国内外研究发展动态第11-14页
   ·国外研究现状第11-12页
   ·国内研究现状第12-14页
 3 主要研究内容第14-16页
第二章 图像采集系统设计第16-19页
 1 计算机图像处理系统组成第16页
 2 常用重要设备第16-18页
   ·数字相机第16-17页
   ·图像采集卡第17页
   ·计算机主机第17页
   ·显示器第17-18页
 3 采集系统第18页
 4 本章小结第18-19页
第三章 图像处理研究第19-35页
 1 直方图及均衡化第19页
 2 图像变换第19-23页
   ·颜色空间第19-22页
     ·RGB颜色空间第20-21页
     ·HSI颜色空间第21-22页
   ·颜色空间转换第22-23页
 3 消除噪声第23-24页
   ·领域平均法第23页
   ·选择平均法第23-24页
   ·空间域低通滤波法第24页
   ·中值滤波法第24页
 4 区域分割第24-29页
   ·基于阀值法的图像分割第24-25页
   ·边缘检测第25-29页
     ·梯度算子第25-26页
     ·LAPLACE算子第26-27页
     ·相位一致性模型第27-29页
 5 图像处理结果与分析第29-34页
   ·去除图像背景第29-32页
   ·边缘轮廓提取第32-33页
   ·果斑及疤痕检测和提取第33-34页
 6 本章小结第34-35页
第四章 特征参数和感官评判标准研究第35-41页
 1 果形特征第35-37页
   ·轮廓周长第35页
   ·柑橘大小第35-36页
   ·柑橘形状特征第36-37页
 2 柑橘外观色泽第37页
 3 特征归一化处理第37页
 4 柑橘外观等级标准研究第37-40页
   ·现有柑橘外观等级国家标准第37-40页
   ·基于自动分级的统一标准研究第40页
 5 本章小结第40-41页
第五章 柑橘感官识别分级算法研究第41-48页
 1 支持向量机分类算法第41-44页
   ·线性最优分类超平面第41-43页
   ·线性最优分类及分类器改进完善第43-44页
 2 分级验证第44-47页
 3 本章小结第47-48页
第六章 总结与展望第48-50页
 1 论文总结第48页
 2 展望第48-50页
参考文献第50-53页
致谢第53-54页
作者简介第54页

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