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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--颜色测量及其在光谱测量中的应用研究
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颜色测量及其在光谱测量中的应用研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-18页
   ·引言第9页
   ·光谱测量技术的概述第9-12页
     ·光谱测量仪器的分类第9-10页
     ·光谱测量技术的发展历程第10-11页
     ·光谱测量技术在国内外研究现状和发展趋势第11-12页
   ·颜色测量技术的概述第12-15页
     ·颜色测量仪器及其分类第12-13页
     ·颜色测量技术在国内外的研究现状第13-14页
     ·基于“颜色法”对光谱测量的研究现状第14-15页
   ·课题的研究背景与意义第15-16页
   ·本文开展的主要工作第16-18页
第二章 光度学与色度学理论基础与分析第18-24页
   ·引言第18页
   ·光度学第18-20页
     ·光度学中的基本量第18-19页
     ·光度基本量测量第19-20页
   ·色度学第20-23页
     ·CIE1931 XYZ 色度系统第20-22页
     ·颜色三刺激值计算第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 基于CCD 的颜色测量的研究第24-40页
   ·引言第24页
   ·基于CCD 对颜色测量的研究现状第24-25页
   ·实验内容与设备第25-26页
     ·实验设备第25-26页
     ·实验内容第26页
   ·图像数据采集系统第26-30页
     ·彩色面阵CCD 的工作原理第26-29页
     ·系统硬件框图第29-30页
   ·图像处理软件设计第30-37页
     ·图像处理的基本过程第30页
     ·图像噪声的消除第30-31页
     ·软件功能与流程第31-37页
   ·实验结果及不足第37-39页
   ·本章小结第39-40页
第四章 基于TCS230 进行光谱测量的软硬件实现第40-50页
   ·引言第40页
   ·基于TCS230 的光谱测量系统的硬件设计第40-46页
     ·系统硬件框图第40-41页
     ·MSP430 单片机选型第41-42页
     ·TCS230 接口电路第42-43页
     ·复位电路第43页
     ·串口通信电路第43-45页
     ·硬件设计电路第45-46页
   ·基于TCS230 的光谱测量系统的软件设计第46-49页
     ·程序流程第46页
     ·数据采集与处理第46-48页
     ·串口通信第48-49页
   ·本章小结第49-50页
第五章 RGB 三色值与波长关系的理论研究第50-65页
   ·引言第50页
   ·RGB 与波长的建模分析第50-51页
     ·系统建模的基本概念第50-51页
     ·建模方法的选择第51页
   ·基于BP 小波神经网络的建模第51-57页
     ·人工神经网络的基本概念第51-52页
     ·BP 神经网络第52-54页
     ·BP 小波神经网络第54-57页
   ·小波基函数的选择第57-58页
   ·建模过程第58-64页
     ·BP 和小波基函数相结合的神经网络算法第58-60页
     ·RGB→XYZ 模型参数的选择第60-62页
     ·xyz→λ模型参数的选择第62-63页
     ·总体模型结构第63-64页
   ·本章小结第64-65页
第六章 实验结果与模型训练第65-80页
   ·引言第65页
   ·实验内容与设备第65-66页
     ·实验设备第65-66页
     ·实验内容第66页
   ·RGB 三色值和光强测量实验第66-70页
     ·测试方法和条件第66-67页
     ·数据处理方法第67-68页
     ·测试结果第68-69页
     ·RGB 与光强关系模型第69-70页
     ·结果分析第70页
   ·RGB 三色值与窄带光中心波长的测量实验第70-73页
     ·测试方法和条件第70-71页
     ·计算方法第71-72页
     ·测试结果第72-73页
   ·神经网络训练第73-78页
     ·RGB→XYZ 模型训练第73-76页
     ·不同小波基函数建模结果比较第76-77页
     ·xyz→λ模型训练第77-78页
   ·本章小结第78-80页
第七章 总结与展望第80-82页
   ·全文研究总结第80页
   ·未来工作展望第80-82页
参考文献第82-85页
附录A 硬件系统电路图第85-86页
插图清单第86-88页
附表清单第88-89页
在学研究成果第89-90页
致谢第90页

 
 
论文编号BS697779,这篇论文共90
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