| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文背景和意义 | 第9-10页 |
| ·图像技术概述 | 第10-13页 |
| ·图像分割方法及其应用 | 第10-11页 |
| ·图像的边缘检测方法及应用 | 第11-12页 |
| ·图像目标的跟踪及其应用 | 第12-13页 |
| ·接触角测量仪的发展现状 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 接触角图像的获取 | 第15-19页 |
| ·接触角图像采集平台的构建 | 第15页 |
| ·MV-USB Ⅱ系列摄像机简介 | 第15-17页 |
| ·图像采集对计算液滴接触角的影响 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 液滴图像的自动分类与识别 | 第19-33页 |
| ·液滴图像的分类 | 第19-22页 |
| ·理想液滴边界特征 | 第22-24页 |
| ·理想液滴边界曲线函数 | 第22页 |
| ·理想液滴边界函数的斜率及曲率特征 | 第22-24页 |
| ·实际液滴边界特征的提取 | 第24-31页 |
| ·理想液滴边界与实际液滴边界的比较 | 第24-25页 |
| ·实际液滴图像粗略边界提取 | 第25-26页 |
| ·实际液滴图像边界斜率与曲率信息提取 | 第26-28页 |
| ·不同类液滴图像的边界斜率与曲率特征比较 | 第28-31页 |
| ·液滴图像自动分类与识别算法思想与实现步骤 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 液滴图像的边界提取算法研究 | 第33-53页 |
| ·常用液滴边界提取方法 | 第33-40页 |
| ·基于边缘检测算子的液滴边界提取方法 | 第33-34页 |
| ·基于图像分割的液滴边界提取方法 | 第34-40页 |
| ·基于FCM聚类分析的液滴图像滤波算法 | 第40-45页 |
| ·标准FCM算法思想 | 第40-41页 |
| ·基于FCM聚类分析的液滴图像滤波算法思想 | 第41-43页 |
| ·基于FCM聚类分析的液滴图像滤波算法实验结果 | 第43-45页 |
| ·基于子图像邻域梯度信息度量的液滴边界提取算法 | 第45-52页 |
| ·基于子图像邻域梯度信息度量的液滴边界提取算法思想 | 第45-49页 |
| ·基于子图像邻域梯度信息度量的液滴边界提取算法实现步骤 | 第49-51页 |
| ·图像处理效果分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 接触角的计算方法 | 第53-68页 |
| ·接触角计算方法概述 | 第53-54页 |
| ·θ/2法 | 第53-54页 |
| ·切线法 | 第54页 |
| ·接触角手动计算方法的实现 | 第54-56页 |
| ·θ/2法的手动计算方法的实现 | 第54-55页 |
| ·切线法的手动计算方法的实现 | 第55-56页 |
| ·接触角自动计算方法的实现 | 第56-64页 |
| ·液滴顶点及端点坐标的获取方法 | 第58-60页 |
| ·θ/2法的液滴接触角自动计算方法的实现 | 第60-61页 |
| ·切线法的液滴接触角自动计算方法的实现 | 第61-64页 |
| ·接触角计算结果分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 结束语 | 第68-70页 |
| ·研究回顾与总结 | 第68-69页 |
| ·进一步工作及展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第76页 |