| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·水果自动分级系统研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·计算机视觉的发展及在农产品品质检验和分级中的应用 | 第9-13页 |
| ·计算机视觉在农产品表面缺陷与损伤识别中的应用 | 第10-11页 |
| ·计算机视觉在尺寸与形状检测中的应用 | 第11-12页 |
| ·计算机视觉在农产品颜色识别中的应用 | 第12-13页 |
| ·本文研究的目的和内容 | 第13-15页 |
| 第二章 图像颜色模型选取及图像与处理 | 第15-29页 |
| ·前言 | 第15页 |
| ·颜色模型的选取 | 第15-17页 |
| ·RGB模型 | 第15-16页 |
| ·HIS模型 | 第16-17页 |
| ·图像预处理 | 第17-28页 |
| ·灰度变换 | 第18页 |
| ·灰度修正 | 第18-21页 |
| ·直方图均衡化 | 第18-20页 |
| ·灰度线性变换 | 第20-21页 |
| ·图像的平滑化处理 | 第21-22页 |
| ·邻域均值方法 | 第21-22页 |
| ·空域低通滤波 | 第22页 |
| ·灰度阈值分割 | 第22-26页 |
| ·双峰法 | 第23-24页 |
| ·最小误差法 | 第24-26页 |
| ·轮廓提取 | 第26-28页 |
| ·连接性 | 第26-27页 |
| ·轮廓提取算法 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 图像的特征提取 | 第29-36页 |
| ·前言 | 第29页 |
| ·常用的特征参数 | 第29-31页 |
| ·特征量的提取 | 第31-35页 |
| ·苹果球形度特征的提取 | 第31页 |
| ·对于苹果面积特征的提取 | 第31-33页 |
| ·苹果红颜色特征提取 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于模糊识别方法的分级算法 | 第36-43页 |
| ·前言 | 第36页 |
| ·模糊识别方法 | 第36-39页 |
| ·图像识别方法简介 | 第36页 |
| ·模糊结合及其基本运算 | 第36-38页 |
| ·模糊识别的几种方法 | 第38-39页 |
| ·模型的建立 | 第39-42页 |
| ·隶属函数的选择 | 第39-40页 |
| ·隶属函数参数的确定 | 第40-42页 |
| ·结论 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第五章 实验设计与程序实现 | 第43-51页 |
| ·实验设计 | 第43-44页 |
| ·检测系统的组成 | 第43页 |
| ·人工光照箱的设计 | 第43页 |
| ·实验步骤 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44页 |
| ·程序设计 | 第44-51页 |
| ·软件整体设计方案 | 第44-45页 |
| ·各个模块介绍 | 第45-51页 |
| 第六章 结论以及对今后工作的建议 | 第51-53页 |
| ·主要结论 | 第51页 |
| ·对今后工作建议 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |