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礦物顯微圖像自動分析與應用 版權信息
- ISBN：9787502494643
- 條形碼：9787502494643 ; 978-7-5024-9464-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
礦物顯微圖像自動分析與應用 內容簡介
內 容 提 要本書系統(tǒng)地介紹了基于顯微鏡的礦物自動分析技術發(fā)展概況、礦物顯微圖像成像原理、數字圖像處理技術、關鍵礦物特征參數測定統(tǒng)計方法，并分別列舉了基于光學顯微鏡的礦物自動分析系統(tǒng)、基于掃描電子顯微鏡的礦物自動分析系統(tǒng)和X射線顯微鏡在金屬礦礦石及選礦產品工藝礦物學研究的應用實例。本書可作為工藝礦物學及相關專業(yè)技術人員的培訓教材，也可供機關礦山企業(yè)工程技術人員和工藝礦物學、礦物加工及地質勘查專業(yè)的高等院校師生參考。
礦物顯微圖像自動分析與應用 目錄
1 緒論
1.1 顯微鏡的發(fā)明與沿革
1.1.1 光學顯微鏡
1.1.2 掃描電子顯微鏡
1.1.3 X射線顯微鏡
1.2 礦物自動分析系統(tǒng)的概況
1.2.1 基于掃描電子顯微鏡的礦物自動分析系統(tǒng)
1.2.2 基于光學顯微鏡的礦物自動分析系統(tǒng)
1.3 礦物自動分析技術面臨的問題和挑戰(zhàn)
1.4 展望
2 礦物顯微圖像
2.1 光學顯微鏡圖像
2.1.1 光學顯微鏡的成像（幾何成像）原理
2.1.2 偏光顯微鏡
2.2 掃描電子顯微鏡圖像
2.2.1 電子束與樣品的相互作用
2.2.2 掃描電子顯微鏡的結構與工作原理
2.2.3 掃描電子顯微鏡成像
2.2.4 X射線能譜分析
3 數字圖像
3.1 圖像
3.1.1 數字圖像
3.1.2 圖像數字化設備
3.1.3 圖像的數字化表示
3.2 像素
3.3 顏色空間
3.3.1 RGB顏色空間
3.3.2 CMY顏色空間
3.3.3 YIQ顏色空間
3.3.4 HSI顏色空間
3.3.5 HSV顏色空間
3.3.6 Lab顏色空間
3.4 圖像類型
3.4.1 灰度圖像
3.4.2 二值圖像
3.4.3 彩色圖像
3.5 圖像灰度化
3.5.1 *大值法
3.5.2 平均值法
3.5.3 加權平均值法
4 圖像增強
4.1 圖像平滑
4.1.1 圖像噪聲
4.1.2 模板卷積
4.1.3 鄰域平均法
4.1.4 中值濾波
4.1.5 多幅圖像平均法
4.2 圖像銳化
4.2.1 微分法
4.2.2 非銳化濾波和高增濾波
4.3 圖像腐蝕
4.4 圖像膨脹
4.5 圖像開運算
4.6 圖像閉運算
5 圖像分割與邊緣檢測
5.1 閾值分割
5.1.1 概述
5.1.2 全局閾值
5.1.3 局部閾值
5.1.4 多閾值法
5.1.5 動態(tài)閾值
5.2 基于區(qū)域的分割
5.2.1 區(qū)域生長
5.2.2 區(qū)域分裂與合并
5.3 邊緣檢測
5.3.1 微分算子
……
6 圖像識別
7 圖像重建
8 礦石特征參數表征
9 礦物顯微圖像自動分析系統(tǒng)
10 自動光學顯微鏡應用
11 自動掃描電子顯微鏡應用
12 X射線顯微鏡應用
參考文獻
1.1 顯微鏡的發(fā)明與沿革
1.1.1 光學顯微鏡
1.1.2 掃描電子顯微鏡
1.1.3 X射線顯微鏡
1.2 礦物自動分析系統(tǒng)的概況
1.2.1 基于掃描電子顯微鏡的礦物自動分析系統(tǒng)
1.2.2 基于光學顯微鏡的礦物自動分析系統(tǒng)
1.3 礦物自動分析技術面臨的問題和挑戰(zhàn)
1.4 展望
2 礦物顯微圖像
2.1 光學顯微鏡圖像
2.1.1 光學顯微鏡的成像（幾何成像）原理
2.1.2 偏光顯微鏡
2.2 掃描電子顯微鏡圖像
2.2.1 電子束與樣品的相互作用
2.2.2 掃描電子顯微鏡的結構與工作原理
2.2.3 掃描電子顯微鏡成像
2.2.4 X射線能譜分析
3 數字圖像
3.1 圖像
3.1.1 數字圖像
3.1.2 圖像數字化設備
3.1.3 圖像的數字化表示
3.2 像素
3.3 顏色空間
3.3.1 RGB顏色空間
3.3.2 CMY顏色空間
3.3.3 YIQ顏色空間
3.3.4 HSI顏色空間
3.3.5 HSV顏色空間
3.3.6 Lab顏色空間
3.4 圖像類型
3.4.1 灰度圖像
3.4.2 二值圖像
3.4.3 彩色圖像
3.5 圖像灰度化
3.5.1 *大值法
3.5.2 平均值法
3.5.3 加權平均值法
4 圖像增強
4.1 圖像平滑
4.1.1 圖像噪聲
4.1.2 模板卷積
4.1.3 鄰域平均法
4.1.4 中值濾波
4.1.5 多幅圖像平均法
4.2 圖像銳化
4.2.1 微分法
4.2.2 非銳化濾波和高增濾波
4.3 圖像腐蝕
4.4 圖像膨脹
4.5 圖像開運算
4.6 圖像閉運算
5 圖像分割與邊緣檢測
5.1 閾值分割
5.1.1 概述
5.1.2 全局閾值
5.1.3 局部閾值
5.1.4 多閾值法
5.1.5 動態(tài)閾值
5.2 基于區(qū)域的分割
5.2.1 區(qū)域生長
5.2.2 區(qū)域分裂與合并
5.3 邊緣檢測
5.3.1 微分算子
……
6 圖像識別
7 圖像重建
8 礦石特征參數表征
9 礦物顯微圖像自動分析系統(tǒng)
10 自動光學顯微鏡應用
11 自動掃描電子顯微鏡應用
12 X射線顯微鏡應用
參考文獻
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