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食品(虾仁)分拣系统中的图像处理算法研究
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食品(虾仁)分拣系统中的图像处理算法研究
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-5页
目录
第5-7页
1 绪论
第7-14页
· 食品分选系统简介
第7-8页
· 虾仁分选系统简介
第8-10页
· 国内外研究现状及存在的问题
第10-12页
· 本文主要工作
第12页
· 本文结构安排
第12-14页
2 虾仁图像的分割
第14-27页
· 引言
第14-16页
· 基于背景颜色集提取物料图像区
第16-17页
· 自适应阈值分割
第17-19页
· 基于轮廓凹点的虾仁图像分割算法
第19-25页
· 模糊C均值聚类分割算法
第19-21页
· 基于轮廓凹点的分割算法
第21-25页
· 分割结果分析
第25-26页
· 本章小结
第26-27页
3 虾仁图像的特征抽取
第27-41页
· 引言
第27页
· 虾仁图像预处理
第27-30页
· 图像去噪处理
第28页
· 图像灰度化
第28页
· 图像大小归一化
第28-29页
· 图像中心化
第29页
· 灰度线性拉伸
第29-30页
· 基于HSV颜色模型下的颜色直方图特征
第30-33页
· 颜色模型的选取
第30-31页
· 颜色量化
第31-32页
· 统计颜色直方图
第32-33页
· 直方图相似性度量
第33页
· 基于梯度统计的形状特征抽取
第33-38页
· 基于不变矩的形状特征
第33-35页
· 基于梯度统计的形状特征
第35-38页
· 基于平均检索精度的特征融合
第38-40页
· 本章小结
第40-41页
4 分类器设计
第41-46页
· 引言
第41页
· 本文采用的分类器
第41-42页
· 分类结果比较
第42-45页
· 本章小结
第45-46页
5 系统应用
第46-64页
· 系统平台构成
第46-49页
· 虾仁分选系统总体结构
第46-47页
· FPGA简介及在平台中的作用
第47-48页
· DSP简介及在平台中的作用
第48-49页
· 系统应用的分选算法
第49-51页
· 应用中的算法改进和程序优化
第51-57页
· 基于FPGA特性的区域标记算法改进
第51-56页
· 基于DSP特点的程序优化
第56-57页
· 算法优化后的性能
第57页
· 系统完善性工作介绍
第57-61页
· 虾仁分选系统上位机程序
第57-58页
· 虾仁仿真平台程序
第58-59页
· 图像特征库管理
第59-61页
· 系统测试结果与分析
第61-63页
· 本章小结
第63-64页
6 总结与展望
第64-66页
· 总结
第64页
· 展望
第64-66页
致谢
第66-67页
参考文献
第67-69页
本篇论文共
69
页,
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。
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