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烟叶纹理表面的视觉检测技术研究与应用

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烟叶纹理表面的视觉检测技术研究与应用
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第9-17页
  1.1 课题研究背景第9-10页
  1.2 本文研究意义第10-11页
  1.3 国内外研究现状第11-13页
    1.3.1 烟叶自动化分级研究现状第11-12页
    1.3.2 基于纹理特征的视觉检测技术研究现状第12-13页
  1.4 人工烟叶分级第13-15页
  1.5 本文研究内容与章节安排第15-16页
  1.6 本章工作总结第16-17页
第二章 烟叶图像的采集和预处理第17-33页
  2.1 烟叶图像采集装置搭建第17-19页
  2.2 图像预处理技术第19-31页
    2.2.1 烟叶图像滤波处理第19-23页
    2.2.3 烟叶图像锐化处理第23-26页
    2.2.4 烟叶图像背景分割第26-31页
  2.3 本章工作总结第31-33页
第三章 烟叶叶片结构和颜色特征分析研究第33-61页
  3.1 烟叶叶片形态特征分析研究第33-40页
    3.1.1 烟叶长度特征提取第33-38页
    3.1.2 烟叶宽度特征提取第38-39页
    3.1.3 烟叶长宽比特征提取第39-40页
  3.2 烟叶体态特征分析研究第40-50页
    3.2.1 烟叶周长特征提取第40-42页
    3.2.2 烟叶面积特征提取第42-44页
    3.2.3 烟叶圆形度特征提取第44-45页
    3.2.4 烟叶破损率特征提取第45-50页
  3.3 烟叶颜色特征分析研究第50-59页
    3.3.1 颜色空间介绍第51-53页
    3.3.2 颜色特征提取算法研究第53-55页
    3.3.3 烟叶颜色特征提取第55-56页
    3.3.4 结果与分析第56-59页
  3.4 本章工作总结第59-61页
第四章 烟叶表面纹理特征分析研究第61-79页
  4.1 烟叶表面纹理描述第61-62页
    4.1.1 纹理的定义第61-62页
    4.1.2 纹理描述要求第62页
  4.2 基于灰度共生矩阵分析烟叶纹理第62-68页
    4.2.1 灰度共生矩阵定义第62-64页
    4.2.2 灰度共生矩阵构造因子确定第64-66页
    4.2.3 基于灰度共生矩阵的烟叶纹理特征提取第66-68页
  4.3 基于Gabor小波分析烟叶纹理第68-78页
    4.3.1 Gabor变换与小波变换第68-71页
    4.3.2 Gabor小波变换第71-73页
    4.3.3 Gabor小波分析烟叶表面纹理第73-76页
    4.3.4 纹理特征值数据的分析与结论第76-78页
  4.4 本章工作总结第78-79页
第五章 基于支持向量机的烟叶自动分级系统第79-101页
  5.1 支持向量机分类原理第79-86页
    5.1.1 支持向量机的理论基础第79-80页
    5.1.2 线性可分的支持向量机第80-83页
    5.1.3 非线性支持向量机第83-84页
    5.1.4 核函数的选择第84-85页
    5.1.5 多分类支持向量机第85-86页
  5.2 基于支持向量机的烟叶自动分级模型建立第86-92页
    5.2.1 构建分类模型前的准备第86-88页
    5.2.2 基于支持向量机的烟叶自动分级步骤第88-91页
    5.2.3 实验结果与分析第91-92页
  5.3 烟叶自动分级系统GUI设计第92-99页
    5.3.1 分级系统GUI设计方案第92-93页
    5.3.2 分级系统GUI设计制作第93-95页
    5.3.3 烟叶自动分级系统的使用第95-99页
  5.4 本章工作总结第99-101页
第六章 总结与展望第101-105页
  6.1 全文总结第101-102页
  6.2 工作展望第102-105页
致谢第105-107页
参考文献第107-111页
附录第111-121页
附录Ⅰ:最小面积外接矩形算法的部分代码第111-113页
附录Ⅱ:调用子函数提取烟叶各项特征参数的部分代码第113-115页
附录Ⅲ:烟叶的15项特征的数据结果第115-117页
附录Ⅳ:烟叶自动分级系统的界面第117-119页
附录Ⅴ:在校期间发表的学术论文与研究成果第119-121页

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