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木材表面颜色模式识别方法的研究
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木材表面颜色模式识别方法的研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-9 页
1 绪论第9-17 页
　　· 本研究的目的和意义第9-10 页
　　· 木材表面颜色的研究现状第10-11 页
　　· 计算机图像处理技术在颜色研究方面的应用第11-13 页
　　　　· 计算机图像处理技术第11-12 页
　　　　· 基于计算机图像处理技术的颜色研究方法第12-13 页
　　· 模式识别方法第13-15 页
　　　　· 模式识别系统第13-14 页
　　　　· 模式识别的基本方法第14-15 页
　　· 本课题的主要研究内容及研究路线第15-16 页
　　　　· 主要研究内容第15-16 页
　　　　· 研究路线第16 页
　　　　· 本文结构第16 页
　　· 本章小结第16-17 页
2 木材表面图像的采集与预处理第17-27 页
　　· 实验样本库的建立第17-21 页
　　· 图像采集系统第21-22 页
　　· 图像数字化第22-24 页
　　　　· 采样第23 页
　　　　· 量化第23-24 页
　　· 图像预处理第24-26 页
　　· 本章小结第26-27 页
3 木材表面图像的颜色分析方法第27-47 页
　　· 彩色图像处理中的颜色空间模型第27-32 页
　　　　· 颜色模型的分类第27-28 页
　　　　· RGB颜色模型第28 页
　　　　· CMYK颜色模型第28-29 页
　　　　· HSV颜色模型第29-30 页
　　　　· XYZ颜色模型第30 页
　　　　· L~*a~*b~*颜色模型第30-32 页
　　　　· 颜色空间的选择第32 页
　　· 木材表面颜色的分析方法第32-46 页
　　　　· HSV颜色空间下的统计直方图法第32-39 页
　　　　· HSV颜色空间下的颜色矩法第39-42 页
　　　　· L~*a~*b~*颜色空间下的色差分析第42-46 页
　　· 本章小结第46-47 页
4 木材表面颜色的分类识别第47-56 页
　　· 近邻法第47-48 页
　　　　· 最近邻法第47 页
　　　　· k-近邻法第47-48 页
　　· 神经网络第48-49 页
　　· 统计学习理论第49-51 页
　　　　· VC维第49 页
　　　　· 推广性的界第49-50 页
　　　　· 结构风险最小化第50-51 页
　　· 支持向量机第51-54 页
　　　　· 广义最优分类面第51-52 页
　　　　· 支持向量机第52-53 页
　　　　· 支持向量机方法的主要优点第53-54 页
　　　　· 核函数第54 页
　　· 支持向量机的模型选择问题第54-55 页
　　· 本章小结第55-56 页
5 木材表面颜色的特征选择方法第56-73 页
　　· 特征选择第56-57 页
　　　　· 评价准则第56-57 页
　　　　· 搜索算法第57 页
　　· 模拟退火算法第57-62 页
　　　　· Metropolis抽样准则第58-59 页
　　　　· 模拟退火过程第59-60 页
　　　　· 模拟退火法的改进第60-61 页
　　　　· 模拟退火法的实现第61-62 页
　　　　· 基于最近邻分类器分类正确率——模拟退火算法的特征选择第62 页
　　· 遗传算法第62-72 页
　　　　· 遗传算法的基本流程第63-64 页
　　　　· 遗传算法关键参数的设计第64-66 页
　　　　· 遗传操作第66-70 页
　　　　· 遗传算法的优点、不足和改进第70-71 页
　　　　· 基于最近邻分类器分类正确率——遗传算法的特征选择第71-72 页
　　· 本章小结第72-73 页
6 木材表面颜色分类实验及结果分析第73-88 页
　　· MATLAB编程语言第73-74 页
　　· 实验的总体思路第74-75 页
　　· 不同类别木材样本的颜色特征第75-79 页
　　　　· 10类样本的颜色直方图统计特征分析第75-77 页
　　　　· 10类样本的颜色矩特征分析第77 页
　　　　· 10类样本的色差特征分析第77-79 页
　　· 特征选择的实验结果与分析第79-83 页
　　　　· 穷尽法特征选择结果第79-80 页
　　　　· 最近邻分类正确率——模拟退火算法特征选择结果第80-81 页
　　　　· 最近邻分类正确率——遗传算法特征选择结果第81-82 页
　　　　· 特征选择结果的比较第82-83 页
　　· 分类结果第83-86 页
　　　　· 不同分类器的分类结果第83-84 页
　　　　· 不同核函数分类结果第84-86 页
　　　　· 特征选择前后的分类结果分析第86 页
　　· 本章小结第86-88 页
7 木材表面颜色模式识别实验系统第88-96 页
　　· 实验系统的总体结构第88-89 页
　　· 实验系统硬件构成第89 页
　　· 实验软件系统第89-95 页
　　　　· "文件"菜单第91-92 页
　　　　· "提取特征"菜单第92-93 页
　　　　· "分类"菜单第93-94 页
　　　　· "帮助"菜单第94 页
　　　　· 其他第94-95 页
　　· 本章小结第95-96 页
结论第96-97 页
参考文献第97-101 页
附录第101-102 页
攻读学位期间发表的学术论文第102-103 页
致谢第103-104页

本篇论文共104页，点击这进入下载页面。
 
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