礦業(yè)視頻圖像：目標(biāo)識別與分割

第一章　序言
1.1 圖像處理在礦業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用和意義
1.2　礦業(yè)領(lǐng)域數(shù)字圖像
1.3　礦業(yè)領(lǐng)域的圖像處理研究
1.3.1　礦石分割研究
1.3.2　浮選泡沫分割研究
1.3.3　特征提取研究
1.4　計算機(jī)視覺系統(tǒng)
1.4.1　機(jī)器視覺
1.4.2　控制照明
1.4.3　數(shù)字圖像處理
1.4.4　模式識別
第二章　圖像增強(qiáng)
　2.1　灰度變換
　2.1.1　線性灰度變換
　 2.1.2　分段線性變換
　2.2　雙邊濾波
　2.2.1　高斯濾波器
　 2.2.2　雙邊濾波原理
　2.2.3　雙邊濾波器
　 2.2.4　雙邊濾波實(shí)驗(yàn)結(jié)果
　2.2.5　雙邊濾波討論
　 2.2.6　雙邊濾波程序
　2.3　結(jié)論
第三章 礦石圖像二值化
　3.1　圖像二值化
　3.2　灰度共生矩陣
　3.2.1　灰度共生矩陣概念和原理
　 3.2.2　灰度共生矩陣的特征參數(shù)
　3.2.3　灰度共生矩陣程序
　3.3　基于雜亂度的局部閾值分割方法
　3.3.1　圖像雜亂度
　 3.3.2　基于C(t)曲線加權(quán)閾值算法
　3.3.3　基于c(t)曲線程序
　3.4　基于連通度的分割技術(shù)
　 3.4.1　形狀連通性測度單閾值分割
　3.4.2　形狀連通性測度程序
　3.5 自適應(yīng)二值化
　3.5.1 自適應(yīng)二值化算法
　 3.5.2　自適應(yīng)二值化程序
　3.6　實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
　3.6.1　C(t)曲線和直方圖二值化
　 3.6.2　C(t)曲線和直方圖加權(quán)二值化
　3.6.3　形狀連通度和自適應(yīng)二值化
　3.7　結(jié)論
第四章　圖像形態(tài)學(xué)重構(gòu)
　4.1　圖像形態(tài)學(xué)基本變換
　4.1.1　腐蝕
　 4.1.2　腐蝕程序
　4.1.3　膨脹
　 4.1.4　開運(yùn)算
　4.1.5　閉運(yùn)算
　4.2　距離變換
　4.2.1　距離變換基本原理
　 4.2.2　倒角模板處理
　4.2.3　距離變換實(shí)驗(yàn)
　 4.2.4　距離變換程序
　4.3　圖像形態(tài)學(xué)重構(gòu)
　4.3.1　灰度圖像重構(gòu)基本原理
　 4.3.2　灰度圖像重構(gòu)結(jié)果及討論
　4.3.3　灰度圖像重構(gòu)程序
4.4　結(jié)論
第五章　圖像種子區(qū)域提取
　5.1　標(biāo)記提取
　5.1.1　連通區(qū)域標(biāo)記處理
　 5.1.2　標(biāo)記后處理
5.2　泡沫圖像標(biāo)記區(qū)域提取
　5.2.1　高亮區(qū)域提取
　 5.2.2　種子區(qū)域去噪
　5.2.3　泡沫標(biāo)記區(qū)域提取程序
5.3　礦石圖像種子區(qū)域提取
　 5.3.1　標(biāo)記區(qū)域提取
　5.3.2　標(biāo)記閾值選取
　 5.3.3　種子區(qū)域選取
　5.3.4　標(biāo)記區(qū)域提取程序
……
第六章　分水嶺礦石圖像分割
第七章　基于區(qū)域生成的泡沫圖像分割
第八章　基于身線群的泡沫圖像分割
第九章　視頻測速
參考文獻(xiàn)