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纸浆纤维测量仪纤维图像分类算法研究
 
     论文目录
 
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
第1章 绪论第11-15页
    1.1 研究的背景第11页
    1.2 课题的目的及意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-13页
    1.4 论文主要研究内容及结构安排第13-15页
第2章 纸浆纤维图像预处理第15-31页
    2.1 纤维的主要形态参数第15-16页
    2.2 图像减背景第16-17页
    2.3 图像滤波第17-21页
        2.3.1 高斯滤波第18-19页
        2.3.2 中值滤波第19-20页
        2.3.3 均值滤波第20-21页
    2.4 图像分割第21-29页
        2.4.1 阈值分割第21-22页
        2.4.2 边缘分割第22-25页
        2.4.3 区域分割第25-26页
        2.4.4 实验结果与分析第26-29页
    2.5 本章小结第29-31页
第3章 纸浆纤维图像的特征提取第31-41页
    3.1 特征提取及其评价方法第31-32页
    3.2 纤维图像的特征提取第32-36页
        3.2.1 形态特征第32-35页
        3.2.2 灰度特征第35-36页
    3.3 纤维图像特征的提取与归一化第36-39页
    3.4 本章小结第39-41页
第4章 分类算法的研究及实现第41-63页
    4.1 SVM分类第41-54页
        4.1.1 统计学习理论基础第41页
        4.1.2 SVM基本原理第41-48页
        4.1.3 SVM常用核函数第48-49页
        4.1.4 SVM实现多分类的三种方案第49-51页
        4.1.5 SVM对纸浆纤维的分类第51-52页
        4.1.6 SVM分类效果分析第52-54页
    4.2 卷积神经网络第54-60页
        4.2.1 神经网络的基本原理第54-56页
        4.2.2 卷积神经网络的优势第56-57页
        4.2.3 卷积神经网络模型第57-58页
        4.2.4 卷积神经网络对纸浆纤维的分类第58-60页
    4.3 浆种纤维的分类第60-61页
    4.4 本章小结第61-63页
第5章 分类算法的应用研究第63-73页
    5.1 纸浆形态参数与湿纸幅强度第63-66页
        5.1.1 纤维平均长度与湿纸幅强度第63-64页
        5.1.2 纤维卷曲指数与湿纸幅强度第64-65页
        5.1.3 细小纤维含量与湿纸幅强度第65-66页
    5.2 纸浆形态参数与粘附性能和滤水性能第66-68页
    5.3 纸浆图像分类及纤维形态与抄造性能关系验证第68-71页
        5.3.1 纸浆图像分类结果第68-69页
        5.3.2 形态参数与抄造性能关系验证第69-71页
    5.4 本章小结第71-73页
第6章 总结与展望第73-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-81页
在学期间主要科研成果第81页

 
 
论文编号BS3159026,这篇论文共81
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