| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究课题目的及意义 | 第10-11页 |
| ·计算机图像处理技术研究现状 | 第11-14页 |
| ·数字图像研究现状 | 第11-13页 |
| ·计算机自动识别技术研究现状 | 第13-14页 |
| ·树木年轮图像研究现状 | 第14-17页 |
| ·树木年轮研究动态 | 第14-15页 |
| ·树木年轮图像识别技术研究现状 | 第15-17页 |
| 第二章 年轮资料及技术路线 | 第17-20页 |
| ·年轮图像采集设备 | 第17页 |
| ·年轮样本来源及准备 | 第17-18页 |
| ·研究方法及技术路线 | 第18-20页 |
| 第三章 年轮图像数据处理 | 第20-40页 |
| ·计算机图像处理 | 第20-22页 |
| ·图像数字化 | 第20页 |
| ·图像文件的存储 | 第20-22页 |
| ·年轮图像波谱分析 | 第22-26页 |
| ·灰度统计特征分析 | 第23-24页 |
| ·主成分变换 | 第24-26页 |
| ·年轮图像增强处理 | 第26-31页 |
| ·直方图修改 | 第26-28页 |
| ·图像平滑降噪 | 第28-31页 |
| ·年轮图像二值化 | 第31页 |
| ·年轮图像二值形态学处理 | 第31-33页 |
| ·年轮图像分割与边缘提取 | 第33-40页 |
| ·图像分割原理 | 第33-35页 |
| ·年轮图像边缘提取 | 第35-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于 WINDENDRO 树木年轮图像的自动识别 | 第40-52页 |
| ·WINDENDRO 系统组成及特点 | 第40-42页 |
| ·WinDENDRO 系统的组成 | 第40-41页 |
| ·WinDENDRO 系统的特点 | 第41-42页 |
| ·WINDENDRO 系统测定年轮宽度过程及方法 | 第42-48页 |
| ·样本的准备和扫描 | 第42-43页 |
| ·加载需分析年轮图片 | 第43页 |
| ·测量路径创建和年轮识别 | 第43-45页 |
| ·年轮自动识别和灵敏度调节 | 第45-46页 |
| ·数据文件和年轮图像文件的保存与转换 | 第46-47页 |
| ·年轮图像处理结果 | 第47-48页 |
| ·南京椴年轮图像处理 | 第48-52页 |
| ·完整年轮处理 | 第48-51页 |
| ·存在裂隙年轮图像处理 | 第51-52页 |
| 第五章 研究结论与展望 | 第52-54页 |
| ·研究结论 | 第52页 |
| ·研究展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附表1 | 第57-59页 |
| 附表2 | 第59-60页 |
| 详细摘要 | 第60-61页 |