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彩色印品显微网点图像分色算法的研究
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彩色印品显微网点图像分色算法的研究
论文目录
 
1 绪论第1-12 页
　　· 图像处理与模式识别技术第7-10 页
　　　　· 数字图像基础第7 页
　　　　· 模式识别与图像处理技术的发展第7-8 页
　　　　· 新理论和新技术在印刷领域的应用和发展第8-10 页
　　· 本课题的研究内容第10-12 页
　　　　· 问题的提出第10-11 页
　　　　· 本课题研究内容第11-12 页
2 彩色印刷色彩处理常用算法及分析第12-15 页
　　· 常用印刷色彩处理算法发展简介第12-14 页
　　　　· Neugebauer方程的提出和网点面积率的计算第12 页
　　　　· Murray-Davies算法提出与约束求解第12-13 页
　　　　· Neugebauer方程进一步修正与数值求解第13-14 页
　　· 传统印刷算法的局限性分析第14-15 页
3 分色系统的样本数据的选取和算法分析第15-20 页
　　· 引言第15 页
　　· 分色方法提出的思路分析第15-16 页
　　· 标准样本数据集的选择与制作第16-18 页
　　· 算法模型流程的设计第18-20 页
　　　　· 细化复杂问题，分步进行解决第18-19 页
　　　　· 显微网点识别的阶段化划分原则第19-20 页
4 基于模糊聚类的图像分割算法设计第20-28 页
　　· 课题采用的色彩空间的性质分析第20-21 页
　　· 图像分割算法设计第21-25 页
　　　　· 显微网点图像的特点分析第21-22 页
　　　　· 采用模糊聚类技术图像分割第22 页
　　　　· 模糊矢量量化算法(FVQ)分析第22-24 页
　　　　· FVQ算法的具体实现过程描述第24-25 页
　　· 数据压缩及采用的算法简介第25-26 页
　　· 图像分割色彩空间的确定第26-27 页
　　· 本章小节第27-28 页
5 构建显微网点分色系统之一--初分类知识库系第28-38 页
　　· 建立分色系统的初分类知识库第28 页
　　· 神经网络模型结构分析第28-30 页
　　　　· CMAC神经网络结构特点分析第28-29 页
　　　　· 实时处理中CMAC神经网络及其局限性分析第29-30 页
　　· 牛顿前向插值算法简介第30-32 页
　　　　· NIF-CMAC算法基本原理分析第30 页
　　　　· N维牛顿前向插值算法第30-31 页
　　　　· 算法训练规则第31-32 页
　　· 智能学习方案设计第32 页
　　· NIF-CMAC激活算法的确定和分析第32-34 页
　　　　· 最近邻条件第32-33 页
　　　　· 利用穷尽搜索法的最近邻算法第33-34 页
　　　　· 泛化功能第34 页
　　· 初分系统的建立第34-37 页
　　　　· 初分系统设计分析第34-35 页
　　　　· 哈希编码技术的运用第35-36 页
　　　　· 采用模糊集理论和信任度分配法进行权重大小调节第36-37 页
　　· 初分知识库分色结果分析第37-38 页
6 构建显微网点分色系统之二--细分类知识库系统第38-46 页
　　· 神经网络和数据融合知识运用分析第38-39 页
　　　　· 引言第38 页
　　　　· 细分知识库中网点图像数据分析第38-39 页
　　· 细分系统中的神经网络相关知识阐述第39-41 页
　　　　· 网络成员学习算法简介第39-40 页
　　　　· 反向传播算法具体实现第40-41 页
　　　　· 算法收敛性和局部极小值分析第41 页
　　· 信息融合方法(IFM)分析第41-44 页
　　　　· 信息融合理论研究来源简介第41 页
　　　　· 信息融合的基本功能第41-42 页
　　　　· 信息融合中采用卡尔曼加权融合法第42-44 页
　　· 细分知识库构建分析第44-46 页
　　　　· 采用信任度方法划分数据子区域第44-45 页
　　　　· 像素颜色模式确定第45-46 页
7 分色系统实验结果与分析第46-50 页
　　· 细分知识库系统算法参数设置第46-47 页
　　· 显微网点图像分色实验结果第47-49 页
　　· 课题总结和展望第49-50 页
致谢第50-51 页
参考文献第51-53 页
附录第53 页

本篇论文共53页，点击这进入下载页面。
 
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