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回转窑火焰图像分割方法的研究与实现
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回转窑火焰图像分割方法的研究与实现
论文目录
 
独创性声明第1-4 页
摘要第4-5 页
ABSTRACT第5-9 页
第一章 绪论第9-13 页
　　· 图像分割对回转窑控制的重要性第9 页
　　· 回转窑控制的难度以及使用图像处理方法的原因第9-10 页
　　· 回转窑控制的应用研究现状第10-11 页
　　· 本文工作第11 页
　　· 本文创新之处第11 页
　　· 论文的组织结构第11-13 页
第二章 图像处理方法综述第13-35 页
　　· 图像去噪方法综述第13-17 页
　　　　· 经典的消除噪声的方法第13-14 页
　　　　　　· 均值滤波器第13 页
　　　　　　· 中值滤波器第13-14 页
　　　　　　· 多图像平均法第14 页
　　　　　　· 低通滤波器第14 页
　　　　· 几种较新的消除噪声方法第14-17 页
　　　　　　· 基于均值操作的快速自适应滤波器第14-15 页
　　　　　　· 模糊加权均值滤波器第15-16 页
　　　　　　· 基于离散正交小波变换的图像去噪方法第16 页
　　　　　　· 基于模糊神经网络的脉冲噪声滤波器第16-17 页
　　　　　　· 应用颜色矢量法抑制彩色图像中的噪声干扰第17 页
　　　　· 图像去噪方法的小结第17 页
　　· 图像分割方法综述第17-30 页
　　　　· 基于阈值的方法第17-22 页
　　　　　　· P-tile法第17 页
　　　　　　· 双峰法第17-18 页
　　　　　　· Ostu法第18 页
　　　　　　· 时刻存储法第18 页
　　　　　　· 最小错误法第18-19 页
　　　　　　· 灰度直方图凹度分析法第19 页
　　　　　　· 一维灰度直方图法第19-20 页
　　　　　　· 一致对比度法第20 页
　　　　　　· 一致性准则第20 页
　　　　　　· 形状准则第20-21 页
　　　　　　· 最大相关原则法第21-22 页
　　　　· 基于边缘检测的方法第22-27 页
　　　　　　· Roberts边缘算子第22 页
　　　　　　· Sobel边缘检测算子第22-23 页
　　　　　　· Prewitt边缘算子第23 页
　　　　　　· Laplacan边缘算子第23-24 页
　　　　　　· Canny边缘检测算子第24 页
　　　　　　· 模糊推理的边缘检测第24-25 页
　　　　　　· Mallat小波边缘检测算子第25-26 页
　　　　　　· 基于灰度直方图的边缘检测第26-27 页
　　　　· 基于特定理论的分割方法第27-28 页
　　　　　　· 基于数学形态学的方法第27 页
　　　　　　· 基于模糊集理论的方法第27-28 页
　　　　　　· 基于小波变换的方法第28 页
　　　　　　· 基于神经网络的方法第28 页
　　　　· 图像分割的质量评价第28-29 页
　　　　· 图像分割的启示与展望第29-30 页
　　· 图像融合方法综述第30-35 页
　　　　· 空间域第30-31 页
　　　　· 变换域第31-33 页
　　　　· 智能域第33-35 页
第三章 回转窑火焰图像分割第35-61 页
　　· 引言第35 页
　　· 图像的预处理第35-37 页
　　· 图像去噪及平滑处理第37-42 页
　　　　· 多方向窗检测去噪第37-40 页
　　　　· 图像间平滑第40-42 页
　　· 图像分割第42-58 页
　　　　· 大津阈值法第42-51 页
　　　　· K-均值聚类法第51-54 页
　　　　· 分水岭方法第54-58 页
　　· 图像融合第58-60 页
　　· 特征量统计第60-61 页
第四章 实验结果第61-63 页
第五章 结论第63-65 页
参考文献第65-68 页
致谢第68-69 页
论文情况第69 页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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