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该文主要研究工作的总结如下：（1）建立了描述番茄与其图像相互关系的数学模型,并把对图像的处理变成矩阵的各种操作.（2）研究了图像处理窗口确定、去除噪声、图像分割、图像增强等多种低层处理的方法.利用区域阈值法对所采集图像的B分量进行图像分割;用快速中值滤波法较好地去除图像采集过程中受到的各种噪声干扰;用线性灰度变换进行图像增强;所研究的图像低层处理方法能满足进一步进行番茄表面缺陷检测和分类的要求.（3）建立用区域增长法进行番茄表面缺陷区域检测,用BP算法训练的多层前馈神经网络对番茄的损伤进行分类.（4）利用VC++6.0设计番茄表面缺陷自动检测与分类的应用软件.