| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·山羊绒纤维概述 | 第8-11页 |
| ·山羊绒术语解释 | 第8-9页 |
| ·山羊绒纤维的细度 | 第9页 |
| ·世界山羊绒分类及其特征 | 第9-10页 |
| ·我国山羊绒加工业概述 | 第10-11页 |
| ·山羊绒纤维结构、性能研究现状 | 第11-13页 |
| ·山羊绒、羊毛纤维结构共同点 | 第12页 |
| ·山羊绒、羊毛纤维结构不同点 | 第12页 |
| ·饲养条件对山羊绒纤维结构、性能等的影响研究 | 第12-13页 |
| ·本文研究的意义及主要内容 | 第13-15页 |
| ·本文研究的意义 | 第13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 图像处理在纤维检测中的应用及纤维检测技术的发展现状 | 第15-26页 |
| ·数字图像处理的起源 | 第15-16页 |
| ·计算机图像处理系统 | 第16-18页 |
| ·图像处理的应用范围 | 第18-19页 |
| ·图像处理技术在纺织业中的应用现状 | 第19页 |
| ·利用图像处理技术检测纤维细度的发展状况 | 第19-20页 |
| ·羊毛和羊绒测量技术的发展现状 | 第20-25页 |
| ·毛绒类纤维的特征识别 | 第20-23页 |
| ·羊毛和羊绒测量技术概述 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 模式识别 | 第26-45页 |
| ·模式识别的概念 | 第26-27页 |
| ·统计模式识别 | 第27-28页 |
| ·信息获取 | 第27页 |
| ·信息预处理 | 第27页 |
| ·特征提取 | 第27页 |
| ·分类决策 | 第27-28页 |
| ·模式识别的方法 | 第28-44页 |
| ·线性判别函数 | 第28-29页 |
| ·非线性判别函数 | 第29-30页 |
| ·最近邻分类法 | 第30页 |
| ·贝叶斯分类法 | 第30-38页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第38-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 毛绒类纤维的分析研究 | 第45-68页 |
| ·蔡司显微镜 | 第45-46页 |
| ·制样标准 | 第46页 |
| ·纤维图像的预处理 | 第46-47页 |
| ·概述 | 第46页 |
| ·对比度增强 | 第46页 |
| ·几何畸变的校正 | 第46页 |
| ·噪声去除 | 第46-47页 |
| ·噪声抑制 | 第47页 |
| ·纤维图像的特征提取 | 第47-50页 |
| ·概述 | 第47-48页 |
| ·图像灰度直方图和图像二值化 | 第48页 |
| ·图像的边缘检测 | 第48-50页 |
| ·图像处理结果 | 第50页 |
| ·基于贝叶斯分类法的毛绒类纤维的分析研究 | 第50-60页 |
| ·毛绒类纤维的统计分析 | 第50-51页 |
| ·毛绒类纤维的分布证明 | 第51-58页 |
| ·bayes 模型 | 第58-59页 |
| ·结果与讨论 | 第59-60页 |
| ·基于支持向量机的毛绒类纤维的分析研究 | 第60-67页 |
| ·训练集大小与错误率之间的关系 | 第60-62页 |
| ·识别结果与错误率 | 第62-66页 |
| ·分类错误率与sigma 大小的关系 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 结论及展望 | 第68-70页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |