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半导体材料SEM图像的识别与量化

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 课题研究背景第9-10页
        1.1.1 SEM测试第9页
        1.1.2 半导体生长材料监测第9-10页
    1.2 课题研究目的及意义第10-11页
    1.3 论文工作与结构安排第11-13页
        1.3.1 主要研究工作第11页
        1.3.2 论文结构安排第11-13页
第二章 半导体SEM图像增强第13-26页
    2.1 图像预处理概述第13页
    2.2 增强算法第13-25页
        2.2.1 模糊集增强第14-16页
        2.2.2 伪彩色增强第16-21页
        2.2.3 基于形态学增强第21-25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 半导体生长材料图像分割第26-39页
    3.1 基于K-均值聚类的半导体SEM图像分割第26-29页
        3.1.1 K-均值的聚类理论基础第26-28页
        3.1.2 基于K-均值聚类的SEM图像分割第28-29页
    3.2 基于最大类间方差阈值与遗传算法的半导体SEM图像分割第29-38页
        3.2.1 最大类间方差法第29-32页
        3.2.2 遗传算法的应用第32-35页
        3.2.3 基于最大类间方差遗传算法的半导体图像分割第35-38页
    3.3 本章小结第38-39页
第四章 半导体图像量化方法第39-52页
    4.1 含有伪图的半导体岛屿量化第39-46页
    4.2 密集型分布纳米棒半导体量化第46-51页
        4.2.1 Harris角点检测第47-48页
        4.2.2 密集型分布纳米棒的量化第48-51页
    4.3 本章小结第51-52页
第五章 总结第52-54页
    5.1 总结第52-53页
    5.2 展望第53-54页
参考文献第54-58页
攻读硕士学位期间取得的成果第58-59页
致谢第59-60页

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