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薄层色谱图像处理与定量方法研究
作 者: 史健婷
导 师: 董春游
学 校: 黑龙江科技学院
专 业: 计算机应用技术
关键词: 薄层色谱 数字图像处理技术 第二代小波变换 光密度
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 36次
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内容摘要
薄层色谱法(Thin-Layer Chromatography,简称TLC)具有设备和操作简单,展开时间短,检验灵敏度高等优点,是微量样品快速分离和定量分析的重要方法。在石油化工中,原油和有机抽提物的族组分分离是样品进行色谱分析必不可少的工作。在实际工作中,由于受到多种因素的影响,最终的鉴定效果不理想。此外,经典的薄层色谱法靠目视进行半定量分析,操作繁琐,误差大。将数字图像处理技术应用到薄层色谱分析中,能改进定量方法。目前,现有的TLC软件采用手动操作进行基线校正,使得重现性和积分精度较低。如何获取高质量的TLC图像并提高组分定量分析的精度成为关键的问题。本文利用计算机数字图像处理技术消除背景、噪声、变形等因素以改善薄层色谱图像质量,提高TLC图像的清晰度。将图像转化为二维曲线或三维曲面,利用第二代小波变换方法实现二维TLC图谱曲线的去噪和基线校正。实验结果表明,第二代小波变换能够有效地处理非稳定性TLC图谱信号。采用薄层色谱-光密度法建立光密度与点样量之间的定量关系,计算各组分的百分含量。把TLC二维图谱的处理扩展到三维空间,分别以迁移距离、薄层板宽度和光密度值为X,Y,Z坐标轴,利用VC和MATLAB混合编程实现薄层色谱图像的三维显示,进行曲面拟合和三维空间曲面图形的二重积分计算各组分的含量,提高了原油组分含量定量计算的精度。本文对二维、三维TLC图谱的分析处理为HPLC(高效液相色谱)等其他谱学的定量分析、降噪提供了方法上的借鉴,具有广泛的应用前景和推广价值。
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全文目录
摘要 6-7 Abstract 7-12 1 绪论 12-20 1.1 研究的背景 12 1.2 研究的目的和意义 12-13 1.3 国内外研究现状 13-15 1.4 薄层色谱法 15-16 1.5 研究内容、技术路线和研究方案 16-19 1.5.1 研究内容 16-17 1.5.2 技术路线与研究方案 17-19 1.6 研究目标 19 1.7 论文结构 19-20 2 原油组分分离薄层色谱图的获取 20-26 2.1 原油组分的分离 20 2.2 薄层色谱的操作流程 20-23 2.3 薄层色谱扫描仪的工作原理 23 2.4 原油组分的薄层色谱分离方法 23-24 2.5 本章小结 24-26 3 薄层色谱图像的预处理 26-47 3.1 图像的旋转 26-30 3.2 图像的通道选择 30-31 3.3 背景扣除 31-32 3.4 图像的增强 32-36 3.4.1 灰度变换 33-34 3.4.2 直方图均衡化 34-36 3.5 图像的平滑 36-40 3.5.1 线性滤波 36 3.5.2 中值滤波 36-39 3.5.3 维纳滤波 39-40 3.6 图像的锐化 40-43 3.6.1 拉普拉斯锐化 41-42 3.6.2 频域锐化滤波器 42-43 3.7 图像分割 43-45 3.7.1 阈值分割法 43 3.7.2 区域生长法 43-44 3.7.3 基于阈值和区域生长法的图像分割 44-45 3.8 本章小结 45-47 4 基于小波变换的TLC 图谱处理 47-61 4.1 小波变换基本理论 47-49 4.1.1 连续小波变换 47-48 4.1.2 多分辨率分析 48-49 4.1.3 第二代小波 49 4.2 TLC 二维图谱的基线校正 49-52 4.3 TLC 二维图谱的去噪 52-54 4.3.1 小波去噪原理 52-53 4.3.2 小波去噪步骤 53 4.3.3 小波去噪的阈值选择 53-54 4.4 TLC 组分的定量分析 54-57 4.5 TLC 的三维图谱处理 57-60 4.5.1 TLC 三维曲面的构建 57-59 4.5.2 TLC 三维图谱的定量分析 59-60 4.6 本章小结 60-61 5 结论 61-63 5.1 研究成果 61-62 5.2 进一步研究方向 62-63 参考文献 63-68 作者简历 68-70 学位论文数据集 70-71 摘要 71-74 Abstract 74-75
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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