镨/钕混合溶液图像污渍点去除方法研究



镨/钕混合溶液图像污渍点去除方法研究

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镨/钕混合溶液图像污渍点去除方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-16页
· 课题研究的目的意义	第9页
· 稀土萃取研究概况	第9-11页
· 稀土萃取分离过程	第9-11页
· 稀土组分含量检测方法	第11页
· 机器视觉技术	第11-13页
· 机器视觉技术发展现状	第11-13页
· 机器视觉在稀土元素组分含量检测中的应用	第13页
· 图像分割技术	第13-14页
· 主要研究内容及结构	第14-16页
第二章稀土元素组分含量快速检测系统	第16-25页
· 概述	第16页
· 检测系统硬件设计	第16-20页
· 检测系统软件设计	第20-24页
· 虚拟仪器技术	第20-22页
· MATLAB与LabVIEW混合编程	第22页
· 稀土元素组分含量快速检测系统模块组成	第22-24页
· 本章小结	第24-25页
第三章模糊C-均值聚类分割算法	第25-34页
· 概述	第25页
· 模糊集合理论	第25-26页
· 模糊C-均值聚类算法	第26-29页
· 数据集的C划分	第26-27页
· 模糊C-均值聚类算法	第27-29页
· FCM聚类算法相关参数确定	第29-31页
· 聚类个数确定	第29-30页
· 隶属度矩阵以及聚类中心的初始化	第30-31页
· 模糊加权指数m的确定	第31页
· 本文FCM聚类算法实现	第31-33页
· 像素与聚类中心的距离	第31-32页
· FCM聚类算法实现	第32-33页
· 本章小结	第33-34页
第四章 Pr/Nd混合溶液图像污渍点处理及颜色特征提取	第34-46页
· 概述	第34页
· Pr/Nd混合溶液污渍点处理	第34-38页
· 采集溶液图像	第34-36页
· 溶液图像滤波	第36页
· 溶液图像分割	第36-38页
· 颜色特征提取	第38-40页
· 组分含量检测	第40页
· 仿真结果与分析	第40-45页
· 本章小结	第45-46页
第五章结论与展望	第46-49页
· 结论	第46-47页
· 展望	第47-49页
参考文献	第49-53页
个人简历在读期间发表的学术论文	第53-54页
致谢	第54页

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