雪花牛肉眼肌切面图像处理与检测算法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·课题研究的来源和意义 | 第10-11页 |
| ·课题的来源 | 第10页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究动态 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·人工评定雪花牛肉眼肌切面评级方法 | 第13-17页 |
| ·大理石花纹评级方法 | 第14-16页 |
| ·肌肉颜色评级方法 | 第16页 |
| ·脂肪颜色评级方法 | 第16-17页 |
| ·课题研究的研究目标、主要内容、技术路线和创新点 | 第17-20页 |
| ·研究目标 | 第17页 |
| ·主要内容 | 第17-18页 |
| ·技术路线 | 第18-19页 |
| ·研究的创新点 | 第19-20页 |
| 第二章 基于机器视觉的雪花牛肉分级系统 | 第20-24页 |
| ·系统框架 | 第20-21页 |
| ·系统硬件 | 第21-22页 |
| ·系统软件 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 雪花牛肉眼肌切面图像预处理 | 第24-34页 |
| ·图像特性分析 | 第24-26页 |
| ·图像基本信息 | 第24-25页 |
| ·图像特性 | 第25-26页 |
| ·图像预处理流程 | 第26-27页 |
| ·图像预处理算法研究 | 第27-32页 |
| ·滤波去噪 | 第28-30页 |
| ·图像平滑 | 第30-31页 |
| ·图像增强 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 雪花牛肉眼肌切面图像分割 | 第34-56页 |
| ·图像分割概述 | 第34-35页 |
| ·肌肉与脂肪图像分割算法研究 | 第35-42页 |
| ·阈值分割 | 第35-39页 |
| ·K均值聚类分割 | 第39-40页 |
| ·基于彩色图像分割 | 第40-42页 |
| ·ROI(感兴趣区域)提取算法研究 | 第42-53页 |
| ·雪花牛肉眼肌切面ROI提取流程 | 第43-44页 |
| ·基于连通区域 | 第44-46页 |
| ·基于形态学 | 第46-49页 |
| ·基于凹点检测 | 第49-53页 |
| ·雪花牛肉眼肌切面图像分割评价 | 第53-55页 |
| ·图像分割评价概述 | 第53页 |
| ·图像分割评价 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 雪花牛肉眼肌切面图像信息检测 | 第56-64页 |
| ·图像信息检测概述 | 第56页 |
| ·图像颜色信息检测 | 第56-57页 |
| ·大理石花纹信息检测 | 第57-59页 |
| ·大理石花纹含量 | 第57-59页 |
| ·大理石花纹分布 | 第59页 |
| ·试验结果与分析 | 第59-62页 |
| ·试验材料 | 第59页 |
| ·试验方法 | 第59-60页 |
| ·试验结果分析与探讨 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结和展望 | 第64-66页 |
| ·全文总结 | 第64-65页 |
| ·问题与展望 | 第65-66页 |
| 附录 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第74页 |
