| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16-19页 |
| 第二章 数字图像处理技术基础 | 第19-41页 |
| 2.1 煤与矸石识别与定位过程概述 | 第19页 |
| 2.2 试验条件说明 | 第19-20页 |
| 2.2.1 样本介绍 | 第19-20页 |
| 2.2.2 拍摄条件 | 第20页 |
| 2.2.3 试验软件 | 第20页 |
| 2.3 图像灰度化 | 第20-22页 |
| 2.4 图像平滑 | 第22-31页 |
| 2.4.1 中值滤波算法 | 第22-25页 |
| 2.4.2 自适应中值滤波算法 | 第25-26页 |
| 2.4.3 小波降噪算法 | 第26-29页 |
| 2.4.4 降噪效果的评估标准 | 第29-30页 |
| 2.4.5 降噪试验及结果分析 | 第30-31页 |
| 2.5 图像锐化 | 第31-33页 |
| 2.6 图像分割 | 第33-38页 |
| 2.6.1 灰度直方图阈值法 | 第34-36页 |
| 2.6.2 迭代选择阈值法 | 第36页 |
| 2.6.3 自适应阈值分割法 | 第36-38页 |
| 2.7 本章小结 | 第38-41页 |
| 第三章 煤与矸石图像特征提取算法研究 | 第41-55页 |
| 3.1 灰度信息参数特征提取方法研究 | 第41-45页 |
| 3.1.1 灰度信息参数特征提取方法研究 | 第41-43页 |
| 3.1.2 基于灰度直方图的特征参数提取实验及分析 | 第43-45页 |
| 3.2 纹理特征参数提取方法研究 | 第45-53页 |
| 3.2.1 灰度共生矩阵定义 | 第46-48页 |
| 3.2.2 灰度共生矩阵特点 | 第48-49页 |
| 3.2.3 基于灰度共生矩阵提取的纹理特征参数 | 第49-51页 |
| 3.2.4 基于灰度共生矩阵的特征参数提取实验 | 第51-53页 |
| 3.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 第四章 基于参数化支持向量机的煤矸识别研究与结果分析 | 第55-67页 |
| 4.1 支持向量机理论解释 | 第55-58页 |
| 4.1.1 线性及非线性情况 | 第55-57页 |
| 4.1.2 非线性可分情况 | 第57-58页 |
| 4.2 核函数的选择及影响参数 | 第58-59页 |
| 4.2.1 核函数的选择 | 第58页 |
| 4.2.2 影响参数 | 第58-59页 |
| 4.3 参数优化的支持向量机算法 | 第59-63页 |
| 4.3.1 参数优化的理论思想 | 第59-60页 |
| 4.3.2 参数优化步骤 | 第60-63页 |
| 4.4 煤与矸石识别算法与结果分析 | 第63-66页 |
| 4.4.1 基于灰度信息的煤与矸石识别算法 | 第63页 |
| 4.4.2 基于灰度共生矩阵的煤与矸石识别算法 | 第63-65页 |
| 4.4.3 基于灰度信息与纹理特征相融合的煤与矸石识别算法 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 煤与矸石在图像中位置确定的方法研究及分选系统总体设计 | 第67-85页 |
| 5.1 煤与矸石定位的总体过程 | 第67-68页 |
| 5.2 图像预处理 | 第68-71页 |
| 5.3 边缘轮廓提取算法及试验结果分析 | 第71-75页 |
| 5.3.1 基于微分的边缘轮廓检测算法 | 第71-73页 |
| 5.3.2 Canny算子检测算法 | 第73-74页 |
| 5.3.3 边缘轮廓提取试验及结果分析 | 第74-75页 |
| 5.4 形态学知识介绍及试验结果分析 | 第75-78页 |
| 5.4.1 膨胀原理 | 第75-76页 |
| 5.4.2 腐蚀原理 | 第76页 |
| 5.4.3 试验及结果分析 | 第76-78页 |
| 5.5 质心法确定煤与矸石图像中目标区域坐标 | 第78-81页 |
| 5.5.1 图像质心算法描述 | 第78-79页 |
| 5.5.2 试验及结果分析 | 第79-81页 |
| 5.6 分选系统总体简要设计 | 第81-84页 |
| 5.6.1 煤与矸石分选系统硬件简要设计 | 第81-82页 |
| 5.6.2 煤与矸石分选系统软件简要设计 | 第82-84页 |
| 5.7 本章小结 | 第84-85页 |
| 第六章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 6.1 总结 | 第85-86页 |
| 6.2 展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第93页 |
