基于机器视觉的鲤科病鱼图像快速处理方法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究目标与研究内容 | 第13页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第13-16页 |
| 1.5 特色与创新 | 第16-17页 |
| 第二章 鲤科病鱼图像种类识别的研究 | 第17-38页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 病鱼体表皮肤图像特征提取方法 | 第18-26页 |
| 2.3 病鱼图像种类识别方法 | 第26-32页 |
| 2.4 结果与讨论 | 第32-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 鲤科病鱼图像病斑分割方法研究 | 第38-49页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 模糊C均值聚类分割方法 | 第39-40页 |
| 3.3 基于改进模糊C均值聚类分割方法 | 第40-41页 |
| 3.4 病斑图像分割效果评价 | 第41-42页 |
| 3.5 结果与讨论 | 第42-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 鲤科病鱼彩色图像快速处理系统设计与实现 | 第49-55页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 硬件体系结构 | 第50页 |
| 4.3 软件体系结构 | 第50-51页 |
| 4.4 系统运行效果 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 研究结论 | 第55-56页 |
| 5.2 研究展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简介 | 第64页 |
