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针叶材年轮细胞图像识别及几何参数建模的研究

摘要第1-5页
Abstract第5-13页
1 绪论第13-19页
   ·课题背景第13-14页
   ·木材细胞模型国内外研究现状和发展趋势第14-17页
     ·木材细胞模型的研究现状第14-16页
     ·木材细胞模型研究发展趋势第16-17页
   ·课题的目的及意义第17页
   ·课题的研究内容及方法第17-19页
2 木材年轮内几何参数模型实验数据获取方法第19-27页
   ·年轮内几何参数实验数据获取方法第19-20页
     ·木材微观结构及针叶材实验材种选择第19页
     ·年轮内几何参数模型研究特征参数的选择第19-20页
     ·试样采集第20页
     ·试样制备及测试方法第20页
   ·计算机视觉分析系统第20-23页
     ·计算机视觉研究内容第20-21页
     ·计算机视觉系统的构成第21页
     ·木材解剖特征计算机视觉测试系统第21-23页
   ·试验数据的获取第23-26页
     ·数据预处理第23-24页
     ·数值的分布特征第24页
     ·假设检验第24-26页
   ·本章小结第26-27页
3 基于计算机视觉技术的图像分割方法第27-48页
   ·传统边缘检测算法的木材细胞图像分割方法第28-34页
     ·传统边缘检测算子第28页
     ·梯度算子第28-30页
     ·二阶微分算子第30-31页
     ·Canny算子第31-32页
     ·仿真结果第32-33页
     ·仿真结果讨论第33-34页
   ·基于水平集方法的木材细胞图像分割方法第34-38页
     ·Level Set算法介绍第34-36页
     ·水平集方法的优点第36页
     ·水平集方法的数值计算第36-38页
   ·水平集(L evel Set)的快速算法——窄带算法的图像分割方法的实现第38-41页
   ·基于Mumford-Shah模型的水平集方法的木材细胞图像分割方法第41-44页
     ·Mumford-Shah模型的基本形式第41-42页
     ·基于水平集求解简化M-S模型的C-V方法第42-44页
   ·Mumford-Shah模型的改进及其在木材细胞图像分割中的应用第44-47页
     ·木材细胞图像的灰度特点第44-45页
     ·改进的Mumford-Shah模型第45-46页
     ·实验结果及讨论第46-47页
   ·本章小结第47-48页
4 基于主动轮廓线模型的木材细胞轮廓识别研究第48-64页
   ·主动轮廓线模型第48-55页
     ·传统轮廓提取方法第48-49页
     ·主动轮廓线模型方法第49-50页
     ·模型表示方法第50-52页
     ·模型工作机制第52-53页
     ·模型性能分析第53-55页
   ·贪婪算法第55-60页
   ·主动轮廓模型识别木材细胞第60-63页
     ·主动轮廓模型及其数学表示第60-61页
     ·木材细胞轮廓提取方法第61-62页
     ·实验结果及分析第62-63页
   ·本章小结第63-64页
5 木材年轮内几何参数模型的建立第64-85页
   ·基于MATLAB最小二乘曲线拟合的基本原理第64-71页
     ·最小二乘原理第64-66页
     ·多应变量系统第66-67页
     ·最小二乘估计量的统计特性第67-69页
     ·基于最小二乘的曲线拟合第69-71页
     ·用MATLAB实现曲线拟合第71页
   ·木材年轮几何参数模型的建立第71-84页
     ·针叶材几何参数的曲线拟合第72-77页
     ·针叶材细胞胞壁厚度的曲线拟合第77-80页
     ·两种方法的比较第80-83页
     ·模型验证第83-84页
   ·本章小结第84-85页
6 木材细胞显微图像仿真的研究第85-94页
   ·正六角形木材细胞显微图像的仿真第85-88页
     ·单个正六角形木材细胞显微图像描述参数第85-86页
     ·连续多个正六角形木材细胞显微图像的仿真第86-88页
   ·长六边形木材细胞显微图像的仿真第88-92页
     ·连续多个内腔为椭圆的六角形木材细胞显微图像的仿真第89-91页
     ·连续多个按早晚材变化的六角形木材细胞显微图像的仿真第91页
     ·连续多个按实际变化的六角形木材细胞显微图像的仿真第91-92页
   ·本章小结第92-94页
结论第94-96页
参考文献第96-102页
攻读学位期间发表的学术论文第102-103页
致谢第103-104页

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