浮选泡沫精矿品位图像识别研究

第一章 文献综述	第1-21页
·数字图像处理技术的发展与应用	第10-15页
·数字图像处理技术的发展	第10-12页
·数字图像处理技术的应用	第12-15页
·浮选泡沫数字图像技术的发展与应用	第15-19页
·浮选泡沫数字图像算法研究进展	第15-16页
·浮选泡沫数字图像技术应用现状	第16-18页
·浮选泡沫数字图像技术应用前景	第18-19页
·论文的选题与研究内容	第19-20页
·选题的目的和意义	第19-20页
·研究的主要内容	第20页
·小结	第20-21页
第二章 数字图像识别技术	第21-38页
·数字图像的结构原理	第21-24页
·数字图像的表示	第21-22页
·位图的结构	第22-23页
·数字图像的颜色模型	第23-24页
·浮选泡沫图像预处理	第24-29页
·图像变换	第24-25页
·灰度变换	第25-26页
·空间域图像平滑	第26-27页
·灰度化与假彩色处理	第27-29页
·图像分割	第29-32页
·边缘检测	第29-31页
·基于幅度的分割	第31-32页
·图像特征提取	第32-35页
·纹理特征提取	第32-33页
·形状特征提取	第33-34页
·颜色特征提取	第34-35页
·图像识别方法	第35-37页
·统计识别法	第35-36页
·结构识别法	第36页
·模糊集理论识别法	第36-37页
·神经网络识别法	第37页
·小结	第37-38页
第三章 浮选泡沫图像识别系统开发	第38-45页
·系统硬件结构	第38页
·软件系统开发	第38-40页
·开发环境	第38-39页
·软件系统设计	第39页
·软件系统功能	第39-40页
·软件系统功能实现	第40-44页
·图像文件的读取	第40-41页
·泡沫图像灰度值分布	第41-42页
·泡沫图像灰度直方图	第42-43页
·图像纹理参数的提取	第43-44页
·小结	第44-45页
第四章 图像识别试验设计	第45-50页
·图像识别试验背景	第45-47页
·湘安钨业公司简介	第45页
·矿石性质和特点	第45-46页
·选厂原则流程	第46页
·浮选工艺流程	第46-47页
·浮选泡沫图像识别试验设计	第47-48页
·浮选泡沫图像识别试验目的	第47页
·浮选泡沫图像识别试验准备	第47-48页
·浮选泡沫图像识别试验步骤	第48页
·精矿显微图像识别试验设计	第48-49页
·精矿显微图像识别试验目的	第48页
·精矿显微图像识别试验流程	第48页
·精矿显微图像识别试验步骤	第48-49页
·小结	第49-50页
第五章 浮选泡沫图像识别	第50-60页
·浮选泡沫图像识别试验数据	第50-52页
·采样点及与样品品位	第50-51页
·泡沫图像纹理参数提取	第51-52页
·数学建模	第52-56页
·数学建模的步骤	第53页
·数学模型的建立	第53-56页
·模型误差与预测	第56-59页
·模型误差分析	第56-57页
·模型预测结果	第57-58页
·结果分析	第58-59页
·小结	第59-60页
第六章 精矿显微图像识别	第60-68页
·精矿显微图像识别数据及建模	第60-64页
·显微图像纹理参数提取	第60-61页
·显微图像纹理参数建模	第61-64页
·精矿显微图像识别结果及讨论	第64-66页
·显微图像识别结果	第64-65页
·显微图像识别结果讨论	第65-66页
·浮选泡沫图像识别系统的用途及改进方向	第66-67页
·图像识别系统的用途	第66页
·图像识别系统的改进方向	第66-67页
·小结	第67-68页
第七章 结论	第68-69页
参考文献	第69-75页
附录	第75-80页
致谢	第80-81页
攻读学位期间主要的研究成果	第81页