论文目录 | |
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 类圆颗粒物自动化计数的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 类圆颗粒物分割算法的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.3 Android系统设备在图像处理领域的应用的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 系统的总体设计 | 第19-27页 |
| 2.1 系统的框架设计 | 第19-21页 |
| 2.2 系统开发运行环境的搭建 | 第21-26页 |
| 2.2.1 Android开发平台的搭建 | 第21-23页 |
| 2.2.2 OpenCV在Android开发环境中的配置 | 第23-25页 |
| 2.2.3 Android移动终端与PC端信息交互的实现 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 类圆颗粒物图像的预处理算法设计 | 第27-50页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 类圆颗粒物图像的采集与分析 | 第28-29页 |
| 3.3 图像灰度化 | 第29-31页 |
| 3.4 图像增强 | 第31-39页 |
| 3.4.1 Top-Hat变换算法及实现 | 第31-35页 |
| 3.4.2 双重滤波器的设计与实现 | 第35-39页 |
| 3.5 图像阈值分割 | 第39-44页 |
| 3.5.1 阈值分割算法 | 第39-42页 |
| 3.5.2 改进的Otsu阈值分割算法 | 第42-44页 |
| 3.6 图像形态学处理 | 第44-48页 |
| 3.6.1 常见形态学处理分析 | 第45-46页 |
| 3.6.2 形态学滤波器的设计与实现 | 第46-48页 |
| 3.7 图像预处理结果 | 第48-49页 |
| 3.8 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 类圆颗粒物图像的分割算法设计 | 第50-77页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 提取重叠目标颗粒 | 第50-57页 |
| 4.2.1 距离变换算法及实现 | 第50-52页 |
| 4.2.2 形状因子测量圆度 | 第52-56页 |
| 4.2.3 提取原图重叠颗粒区域 | 第56-57页 |
| 4.3 基于H-minima变换的标记控制分水岭非重叠颗粒的分割 | 第57-63页 |
| 4.3.1 传统分水岭分割算法 | 第57-58页 |
| 4.3.2 基于H-minima变换的标记控制分水岭分割算法的实现 | 第58-62页 |
| 4.3.3 图像分割结果与分析 | 第62-63页 |
| 4.4 基于模糊集理论梯度卷积核的标记控制分水岭重叠颗粒分割 | 第63-76页 |
| 4.4.1 引言 | 第63-66页 |
| 4.4.2 模糊集合理论 | 第66-68页 |
| 4.4.3 基于模糊集理论的梯度卷积核的设计 | 第68-72页 |
| 4.4.4 重叠颗粒的边缘检测算法 | 第72-73页 |
| 4.4.5 基于模糊集理论梯度卷积核的标记控制分水岭算法的实现 | 第73-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第5章 类圆颗粒物的识别计数算法设计 | 第77-83页 |
| 5.1 引言 | 第77页 |
| 5.2 基于连通区域的回溯标记算法 | 第77-81页 |
| 5.3 计数算法 | 第81-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第6章 APP系统的实现与性能测试 | 第83-95页 |
| 6.1 系统功能的实现 | 第83-87页 |
| 6.2 系统性能测试与分析 | 第87-94页 |
| 6.2.1 系统运行平台测试 | 第87-88页 |
| 6.2.2 系统计数结果与分析 | 第88-92页 |
| 6.2.3 系统运行效率与分析 | 第92-94页 |
| 6.3 本章小结 | 第94-95页 |
| 第7章 总结与展望 | 第95-97页 |
| 7.1 总结 | 第95-96页 |
| 7.2 展望 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 攻读硕士学位期间的成果 | 第103页 |
