| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外在使用计算机视觉技术进行农产品品质分级研究进展 | 第12-16页 |
| ·在农产品领域的应用 | 第12-15页 |
| ·牛肉自动分级技术的研究现状 | 第15-16页 |
| ·研究目标和方案 | 第16-18页 |
| ·研究目标和内容 | 第16-17页 |
| ·研究方案和技术路线 | 第17-18页 |
| 参考文献 | 第18-21页 |
| 第二章 牛肉眼肌品质的计算机视觉系统及感官评定 | 第21-29页 |
| ·前言 | 第21页 |
| ·计算机视觉系统的硬件组成设计 | 第21-22页 |
| ·图像处理的相关软件 | 第22-23页 |
| ·Image analysis 1.0 | 第22页 |
| ·牛肉眼肌自动分级软件 | 第22-23页 |
| ·图像获取的相关理论 | 第23-24页 |
| ·图像获取 | 第23页 |
| ·数字化 | 第23-24页 |
| ·感官评定及其结果分析 | 第24-27页 |
| ·材料 | 第24页 |
| ·试验方法 | 第24-25页 |
| ·结果与分析 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 参考文献 | 第28-29页 |
| 第三章 牛肉眼肌的颜色特征提取及分析 | 第29-45页 |
| ·前言 | 第29页 |
| ·颜色模型的选取 | 第29-31页 |
| ·RGB模型 | 第29-30页 |
| ·HIS模型 | 第30页 |
| ·LAB与LUV颜色空间 | 第30页 |
| ·颜色模型之间的转换 | 第30-31页 |
| ·材料与方法 | 第31-32页 |
| ·数据处理 | 第32页 |
| ·结果与分析 | 第32-43页 |
| ·各特征参数的数量分布 | 第32-41页 |
| ·区分参数对脂肪和瘦肉点区分的准确性分析 | 第41-42页 |
| ·结缔组织的特征值分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-45页 |
| 第四章 大理石花纹图像处理方法的改进和特征参数的提取及优化 | 第45-61页 |
| ·前言 | 第45页 |
| ·材料仪器与设备 | 第45页 |
| ·处理过程 | 第45-59页 |
| ·边缘检测 | 第45-48页 |
| ·灰度转变 | 第48-50页 |
| ·图像的平滑 | 第50-53页 |
| ·图像分割 | 第53-56页 |
| ·区域标记 | 第56页 |
| ·特征值提取 | 第56-58页 |
| ·筛选 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-61页 |
| 第五章 牛肉眼肌颜色、大理石花纹等级预测模型的建立 | 第61-75页 |
| ·前言 | 第61页 |
| ·颜色模型的建立 | 第61-68页 |
| ·试验设计 | 第61页 |
| ·材料与方法 | 第61-62页 |
| ·图像获取和预处理 | 第62页 |
| ·图像特征参数的提取 | 第62页 |
| ·颜色数据分析 | 第62-64页 |
| ·颜色模型的建立 | 第64-68页 |
| ·大理石花纹模型的建立 | 第68-72页 |
| ·试验设计 | 第68页 |
| ·材料与方法 | 第68页 |
| ·图像获取和预处理 | 第68页 |
| ·图像特征参数的提取 | 第68-69页 |
| ·大理石花纹数据分析 | 第69-72页 |
| ·BP人工神经网络分析 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-75页 |
| 第六章 分级软件的建立与准确性分析 | 第75-81页 |
| ·前言 | 第75页 |
| ·软件的实现 | 第75-78页 |
| ·颜色分级模块的程序设计 | 第75-77页 |
| ·大理石花纹分级模块的程序设计 | 第77-78页 |
| ·自动分级系统的分级准确性分析 | 第78-79页 |
| ·自动分级系统的分级效率分析 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 全文小结 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士期间发表论文题目 | 第84页 |
