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(shù)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(jié)構(gòu)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(shù)字圖像
3.1 圖像
3.1.1 數(shù)字圖像
3.1.2 圖像數(shù)字化設(shè)備
3.1.3 圖像的數(shù)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 最大值法
3.5.2 平均值法
3.5.3 加權(quán)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(shù)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(yīng)用
11 自動掃描電子顯微鏡應(yīng)用
12 X射線顯微鏡應(yīng)用
參考文獻