基于木材组织构造的数字图像处理系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·前言 | 第9页 |
| ·数字图像处理技术在木材组织构造研究中的应用 | 第9-10页 |
| ·木材识别技术的发展状况 | 第10-13页 |
| ·传统木材识别技术 | 第10-11页 |
| ·基于数据库的木材检索识别研究 | 第11-12页 |
| ·木材图像识别技术 | 第12-13页 |
| ·本研究的目的和意义 | 第13页 |
| ·本研究主要内容及创新点 | 第13-16页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究方法路线 | 第14页 |
| ·本研究创新点 | 第14-16页 |
| 2 木材组织构造特征分析 | 第16-25页 |
| ·材料和试验仪器 | 第16页 |
| ·材料 | 第16页 |
| ·试验仪器 | 第16页 |
| ·组织构造分析方法 | 第16-19页 |
| ·构造图像的获取 | 第16-19页 |
| ·分析方法 | 第19页 |
| ·木材组织构造特点分析 | 第19-24页 |
| ·细胞壁和细胞腔 | 第19-20页 |
| ·管孔特点研究 | 第20-21页 |
| ·木射线 | 第21-23页 |
| ·树脂道 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3 木材组织构造图像处理研究 | 第25-42页 |
| ·数字图像处理技术 | 第25-29页 |
| ·基本运算形式 | 第25-27页 |
| ·基本内容 | 第27-29页 |
| ·数学形态学图像处理 | 第29-31页 |
| ·基本原理及步骤 | 第29-30页 |
| ·形态学基本算法 | 第30-31页 |
| ·基于数学形态学的木材组织分割研究 | 第31-37页 |
| ·彩色图像到灰度图像变换 | 第31-32页 |
| ·中值滤波 | 第32-33页 |
| ·孔域填充 | 第33-34页 |
| ·二值化 | 第34-36页 |
| ·形态分割 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-40页 |
| ·管孔分割效果及分析 | 第37-39页 |
| ·木射线分割效果及分析 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 4 特征参数统计分析及图像识别算法研究 | 第42-53页 |
| ·特征参数统计分析 | 第42-45页 |
| ·特征参数提取 | 第42-43页 |
| ·参数结果与分析 | 第43-45页 |
| ·图像识别算法研究 | 第45-51页 |
| ·图像识别 | 第45-47页 |
| ·基于统计模式的木材识别 | 第47-51页 |
| ·试验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 5 系统软件设计 | 第53-61页 |
| ·系统实现平台 | 第53页 |
| ·系统实现技术 | 第53-54页 |
| ·系统程序设计 | 第54-57页 |
| ·程序设计基本步骤 | 第54-55页 |
| ·系统的模块化设计 | 第55-57页 |
| ·系统运行效果 | 第57-60页 |
| ·主界面 | 第57页 |
| ·图像处理界面 | 第57-58页 |
| ·特征提取界面 | 第58页 |
| ·木材类型判别界面 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 6 总结论 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·进一步研究进展 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 详细摘要 | 第67-70页 |
