基于羊绒与羊毛纤维数字图像的特征提取与优化研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题的研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题的研究目的和意义 | 第10页 |
| ·国内外的研究现状 | 第10-13页 |
| ·显微镜法 | 第11页 |
| ·计算机图像自动识别法 | 第11-12页 |
| ·化学法 | 第12页 |
| ·生物法 | 第12页 |
| ·其他方法 | 第12-13页 |
| ·课题的前景 | 第13-14页 |
| ·计算机图像识别介绍 | 第14-15页 |
| ·计算机图像识别过程 | 第14-15页 |
| ·计算机图像识别的应用 | 第15页 |
| ·论文的主要内容概述 | 第15-17页 |
| 第2章 羊绒羊毛数字图像预处理 | 第17-35页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·图像旋转与裁剪 | 第17-21页 |
| ·以原点为中心的图像旋转 | 第17-18页 |
| ·以任意点为中心的图像旋转 | 第18-19页 |
| ·Radon 变换 | 第19-21页 |
| ·图像的二值化 | 第21-25页 |
| ·双峰法 | 第22页 |
| ·P 参数法 | 第22-23页 |
| ·大律法（Otsu 法或最大类间方差法） | 第23页 |
| ·最大熵阈值法 | 第23-24页 |
| ·迭代法（最佳阈值法） | 第24-25页 |
| ·形态学图像处理 | 第25-29页 |
| ·腐蚀 | 第25-26页 |
| ·膨胀 | 第26-27页 |
| ·开启 | 第27页 |
| ·闭合 | 第27-28页 |
| ·区域填充 | 第28-29页 |
| ·图像的空间域处理 | 第29-31页 |
| ·图像空间域滤波 | 第29-30页 |
| ·图像平滑 | 第30页 |
| ·图像锐化 | 第30-31页 |
| ·频域图像增强 | 第31-33页 |
| ·图像预处理小结 | 第33-35页 |
| 第3章 羊绒羊毛数字图像的特征提取 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·羊绒羊毛图像鳞片直径的提取 | 第35-38页 |
| ·像素法测量直径的原理 | 第36页 |
| ·像素法测量直径的实现过程 | 第36-37页 |
| ·直径测量误差分析 | 第37页 |
| ·直径测量流程图 | 第37-38页 |
| ·羊绒羊毛图像鳞片高度的提取 | 第38-42页 |
| ·频域法测量高度的原理 | 第38-39页 |
| ·频域法测量高度的实现过程 | 第39-42页 |
| ·高度测量误差分析 | 第42页 |
| ·高度测量流程图 | 第42页 |
| ·羊绒羊毛图像鳞片密度的提取 | 第42-43页 |
| ·羊绒羊毛图像鳞片径轴参数的提取 | 第43-45页 |
| ·几何法测量径轴参数的原理 | 第43页 |
| ·几何法测量径轴参数的实现过程 | 第43-44页 |
| ·测量径轴参数误差分析 | 第44页 |
| ·测量径轴参数的流程图 | 第44-45页 |
| ·羊绒羊毛图像鳞片纹理特征的提取 | 第45-47页 |
| ·统计法测量纹理特征的原理 | 第45-46页 |
| ·统计法测量纹理特征的实现过程 | 第46页 |
| ·测量纹理特征的误差分析 | 第46-47页 |
| ·测量纹理特征的流程图 | 第47页 |
| ·特征提取小结 | 第47-49页 |
| 第4章 模式识别 | 第49-57页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·分类器的设计 | 第50-55页 |
| ·基于概率统计的贝叶斯分类器 | 第50-51页 |
| ·基于支持向量机算法的分类器 | 第51-55页 |
| ·本章总结 | 第55-57页 |
| 第5章 羊绒羊毛数字图像特征优化研究 | 第57-69页 |
| ·软件介绍 | 第57-58页 |
| ·PCA（主成分）分析 | 第58-61页 |
| ·PCA 分析的原理及其数学模型 | 第58-59页 |
| ·主成分分析的基本步骤 | 第59-60页 |
| ·羊绒羊毛纤维数字图像特征的主成分分析 | 第60-61页 |
| ·单个特征 | 第61-66页 |
| ·鳞片直径 | 第61-62页 |
| ·鳞片高度 | 第62-63页 |
| ·鳞片密度 | 第63页 |
| ·鳞片的径高比 | 第63-64页 |
| ·鳞片径轴参数 | 第64页 |
| ·鳞片纹理特征 | 第64-66页 |
| ·多个特征综合 | 第66-69页 |
| ·两个特征 | 第66-67页 |
| ·多个特征 | 第67-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-70页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
