| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·鲑鱼品质无损检测研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文的研究内容及论文结构 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 大西洋鲑鱼肉片图像处理及特征提取 | 第15-29页 |
| ·大西洋鲑鱼肉片图像样本 | 第15页 |
| ·大西洋鲑鱼肉片图像处理 | 第15-21页 |
| ·噪声去除 | 第15-16页 |
| ·背景分割与孔洞填充 | 第16-21页 |
| ·背景分割与阴影去除算法及试验结果 | 第16-19页 |
| ·孔洞填充算法及试验结果 | 第19-21页 |
| ·大西洋鲑鱼肉片中红色肌肉区域提取算法研究 | 第21-28页 |
| ·肉片有效判定部位提取算法及试验结果 | 第21-24页 |
| ·K-means 聚类算法及试验结果 | 第24-25页 |
| ·红色肌肉图像特征提取 | 第25-28页 |
| ·颜色模型 | 第26-28页 |
| ·颜色特征提取 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 大西洋鲑鱼肉片颜色等级评定模型的建立 | 第29-42页 |
| ·基于 Roche SalmoFanTM比色卡的肉色等级建模 | 第29-34页 |
| ·Roche SalmoFanTM比色卡介绍 | 第29-30页 |
| ·Roche SalmoFanTM比色卡的颜色特征分析 | 第30-31页 |
| ·多元线性回归算法介绍及试验结果 | 第31-33页 |
| ·与最近邻算法的比较与分析 | 第33-34页 |
| ·基于回归算法的肉片颜色等级预测模型的建立 | 第34-41页 |
| ·肉片颜色特征与等级的相关性分析 | 第34-36页 |
| ·PCA 算法及试验结果 | 第36-37页 |
| ·BP 神经网络肉色等级回归建模及试验结果 | 第37-38页 |
| ·最小二乘支持向量机肉色等级回归建模及试验结果 | 第38-39页 |
| ·连续投影算法在肉色特征选择中的应用 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 大西洋鲑鱼肉色分级软件系统的实现 | 第42-53页 |
| ·系统主要功能 | 第42-43页 |
| ·观察者设计模式 | 第43-44页 |
| ·系统软件模块 | 第44页 |
| ·图像获取与显示模块 | 第44页 |
| ·图像处理与特征提取模块 | 第44页 |
| ·预测模型模块 | 第44页 |
| ·结果输出模块 | 第44页 |
| ·软件实现及功能与界面 | 第44-52页 |
| ·软件实现 | 第44-48页 |
| ·软件功能与界面 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·全文总结 | 第53页 |
| ·后续工作及展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |