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矿物显微图像自动分析与应用 版权信息
- ISBN:9787502494643
- 条形码:9787502494643 ; 978-7-5024-9464-3
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
矿物显微图像自动分析与应用 内容简介
内 容 提 要本书系统地介绍了基于显微镜的矿物自动分析技术发展概况、矿物显微图像成像原理、数字图像处理技术、关键矿物特征参数测定统计方法,并分别列举了基于光学显微镜的矿物自动分析系统、基于扫描电子显微镜的矿物自动分析系统和X射线显微镜在金属矿矿石及选矿产品工艺矿物学研究的应用实例。本书可作为工艺矿物学及相关专业技术人员的培训教材,也可供机关矿山企业工程技术人员和工艺矿物学、矿物加工及地质勘查专业的高等院校师生参考。
矿物显微图像自动分析与应用 目录
1 绪论
1.1 显微镜的发明与沿革
1.1.1 光学显微镜
1.1.2 扫描电子显微镜
1.1.3 X射线显微镜
1.2 矿物自动分析系统的概况
1.2.1 基于扫描电子显微镜的矿物自动分析系统
1.2.2 基于光学显微镜的矿物自动分析系统
1.3 矿物自动分析技术面临的问题和挑战
1.4 展望
2 矿物显微图像
2.1 光学显微镜图像
2.1.1 光学显微镜的成像(几何成像)原理
2.1.2 偏光显微镜
2.2 扫描电子显微镜图像
2.2.1 电子束与样品的相互作用
2.2.2 扫描电子显微镜的结构与工作原理
2.2.3 扫描电子显微镜成像
2.2.4 X射线能谱分析
3 数字图像
3.1 图像
3.1.1 数字图像
3.1.2 图像数字化设备
3.1.3 图像的数字化表示
3.2 像素
3.3 颜色空间
3.3.1 RGB颜色空间
3.3.2 CMY颜色空间
3.3.3 YIQ颜色空间
3.3.4 HSI颜色空间
3.3.5 HSV颜色空间
3.3.6 Lab颜色空间
3.4 图像类型
3.4.1 灰度图像
3.4.2 二值图像
3.4.3 彩色图像
3.5 图像灰度化
3.5.1 *大值法
3.5.2 平均值法
3.5.3 加权平均值法
4 图像增强
4.1 图像平滑
4.1.1 图像噪声
4.1.2 模板卷积
4.1.3 邻域平均法
4.1.4 中值滤波
4.1.5 多幅图像平均法
4.2 图像锐化
4.2.1 微分法
4.2.2 非锐化滤波和高增滤波
4.3 图像腐蚀
4.4 图像膨胀
4.5 图像开运算
4.6 图像闭运算
5 图像分割与边缘检测
5.1 阈值分割
5.1.1 概述
5.1.2 全局阈值
5.1.3 局部阈值
5.1.4 多阈值法
5.1.5 动态阈值
5.2 基于区域的分割
5.2.1 区域生长
5.2.2 区域分裂与合并
5.3 边缘检测
5.3.1 微分算子
……
6 图像识别
7 图像重建
8 矿石特征参数表征
9 矿物显微图像自动分析系统
10 自动光学显微镜应用
11 自动扫描电子显微镜应用
12 X射线显微镜应用
参考文献
1.1 显微镜的发明与沿革
1.1.1 光学显微镜
1.1.2 扫描电子显微镜
1.1.3 X射线显微镜
1.2 矿物自动分析系统的概况
1.2.1 基于扫描电子显微镜的矿物自动分析系统
1.2.2 基于光学显微镜的矿物自动分析系统
1.3 矿物自动分析技术面临的问题和挑战
1.4 展望
2 矿物显微图像
2.1 光学显微镜图像
2.1.1 光学显微镜的成像(几何成像)原理
2.1.2 偏光显微镜
2.2 扫描电子显微镜图像
2.2.1 电子束与样品的相互作用
2.2.2 扫描电子显微镜的结构与工作原理
2.2.3 扫描电子显微镜成像
2.2.4 X射线能谱分析
3 数字图像
3.1 图像
3.1.1 数字图像
3.1.2 图像数字化设备
3.1.3 图像的数字化表示
3.2 像素
3.3 颜色空间
3.3.1 RGB颜色空间
3.3.2 CMY颜色空间
3.3.3 YIQ颜色空间
3.3.4 HSI颜色空间
3.3.5 HSV颜色空间
3.3.6 Lab颜色空间
3.4 图像类型
3.4.1 灰度图像
3.4.2 二值图像
3.4.3 彩色图像
3.5 图像灰度化
3.5.1 *大值法
3.5.2 平均值法
3.5.3 加权平均值法
4 图像增强
4.1 图像平滑
4.1.1 图像噪声
4.1.2 模板卷积
4.1.3 邻域平均法
4.1.4 中值滤波
4.1.5 多幅图像平均法
4.2 图像锐化
4.2.1 微分法
4.2.2 非锐化滤波和高增滤波
4.3 图像腐蚀
4.4 图像膨胀
4.5 图像开运算
4.6 图像闭运算
5 图像分割与边缘检测
5.1 阈值分割
5.1.1 概述
5.1.2 全局阈值
5.1.3 局部阈值
5.1.4 多阈值法
5.1.5 动态阈值
5.2 基于区域的分割
5.2.1 区域生长
5.2.2 区域分裂与合并
5.3 边缘检测
5.3.1 微分算子
……
6 图像识别
7 图像重建
8 矿石特征参数表征
9 矿物显微图像自动分析系统
10 自动光学显微镜应用
11 自动扫描电子显微镜应用
12 X射线显微镜应用
参考文献
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