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摘要
第1章 绪论
1.1 水果品质检测的研究背景及意义
1.1.1 我国水果生产现状
1.1.2 水果品质检测的目的及意义
1.2 水果品质检测的方法
1.2.1 基于物理特性的水果品质检测方法
1.2.2 基于电子鼻技术的水果品质检测方法
1.2.3 基于数字图像处理的水果品质检测方法
1.3 基于数字图像处理的水果品质检测技术研究现状
1.3.1 国外研究现状
1.3.2 国内研究现状
1.4 本文研究内容及论文组织
第2章 背景知识介绍
2.1 数字图像处理技术基本原理
2.2 水果分级系统的工作原理
2.3 实验材料和设备组成
2.3.1 课题研究的对象及其检测指标
2.3.2 实验研究的硬件组成
2.4 本章小结
第3章 水果图像的预处理
3.1 基于彩色的图像处理技术
3.1.1 颜色模型
3.1.2 RGB和HSI颜色模型之间的转换
3.2 水果图像去噪
3.2.1 标量滤波
3.2.2 矢量滤波
3.2.3 图像去噪结果及分析
3.3 水果图像边缘检测
3.3.1 基于Canny算子的边缘检测
3.3.2 基于矢量梯度边缘检测
3.3.3 图像边缘提取结果及分析
3.4 水果图像分割
3.4.1 基于单色的图像分割
3.4.2 基于矢量空间的图像分割
3.4.3 图像分割结果及分析
3.5 本章小结
第4章 水果表面色泽的检测
4.1 水果表面色泽的检测
4.2 颜色模型的快速转换
4.3 色度旋转
4.4 水果表面色泽检测
4.4.1 水果表面颜色分析
4.4.2 直方图分析法
4.5 最小距离分类器
4.5.1 距离函数的选择
4.5.2 最小距离分类器原理
4.6 基于最小距离分类器的水果表面色泽分类结果及分析
4.7 本章小结
第5章 水果表面缺陷的检测与分类
5.1 水果表面缺陷检测问题分析
5.2 基于数学形态学的果梗提取
5.2.1 数学形态学原理
5.2.2 基于数学形态学的果梗提取结果及分析
5.3 基于注意力选择机制的水果表面缺陷检测
5.3.1 注意力选择模型
5.3.2 AMFT算法
5.3.3 基于注意力选择机制的水果表面缺陷检测结果及分析
5.4 基于支持向量机的水果表面缺陷分类
5.4.1 纹理特征
5.4.2 颜色特征
5.4.3 支持向量机的基本原理
5.4.4 基于支持向量机的水果表面缺陷分类结果及分析
5.5 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢