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叶图像提取研究及虚拟植物可视化实现

中文摘要第1-7页
英文摘要第7-12页
1 绪论第12-20页
   ·问题的提出及研究意义第12-15页
     ·问题的提出第12-13页
     ·研究的理论意义第13-14页
     ·研究的应用价值第14-15页
   ·国内外研究现状第15-18页
     ·国外研究现状第15-17页
     ·国内研究现状第17-18页
   ·本文的主要研究内容第18-19页
   ·本文的章节安排第19-20页
2 虚拟植物生长模型第20-42页
   ·引言第20页
   ·植物学基本概念第20-22页
   ·植物拓扑结构模型第22-24页
   ·虚拟植物模型第24-36页
     ·虚拟植物模型的理论基础第24-27页
     ·粒子系统第27-31页
     ·L-系统第31-36页
   ·虚拟植物模型分析第36-37页
   ·基于图像的虚拟植物可视化第37-41页
     ·基于图像的虚拟植物可视化第38-40页
     ·模型特点第40-41页
   ·本章小结第41-42页
3 叶图像提取第42-64页
   ·引言第42页
   ·图像分割第42-45页
     ·图像分割定义第42-44页
     ·基于神经网络的图像分割第44-45页
   ·叶边缘提取第45-51页
     ·叶图像预处理第45-47页
     ·叶边缘提取第47-51页
   ·叶脉络提取第51-62页
     ·概述第51-53页
     ·细胞神经网络第53-55页
     ·基于细胞神经网络的主动轮廓技术第55-59页
     ·结合主动轮廓技术和细胞神经网络的叶脉络提取第59-62页
   ·结论第62-64页
4 基于图像的叶重建第64-82页
   ·引言第64页
   ·基于轮廓的叶表面重建第64-74页
     ·叶轮廓二值化第66-68页
     ·叶轮廓的细线化第68-70页
     ·叶轮廓的矢量化第70-71页
     ·叶轮廓的三角剖分第71-73页
     ·小结第73-74页
   ·基于图像合成技术的叶重建第74-81页
     ·叶生长建模概述第74-77页
     ·基于图像合成的叶重建第77页
     ·叶轮廓和骨架第77-78页
     ·叶特征提取和验证第78-79页
     ·叶表面重构第79-80页
     ·叶纹理映射和变形第80-81页
   ·本章小结第81-82页
5 基于图像的树形植物株体近似三维重建第82-106页
   ·引言第82页
   ·基于图像的近似三维植物株体重构第82-84页
   ·基于小波的植物图像提取第84-95页
     ·基于小波的多分辨率图像分割第84-87页
     ·多维形态小波第87-90页
     ·基于小波的植物图像分割第90-95页
   ·基于图像的植物株体结构生成第95-102页
     ·体相交技术第96-97页
     ·可视外壳第97-98页
     ·植物图像目标获取第98-100页
     ·植物株体结构生成第100-102页
   ·重构近似三维植物株体第102-104页
     ·生成“真实”植物第102-103页
     ·注重于视觉效果的近似模拟植物生成过程第103-104页
   ·本章小结第104-106页
6 虚拟植物可视化原型系统实现第106-118页
   ·引言第106页
   ·系统设计第106-107页
     ·系统简介第106页
     ·需求分析第106-107页
     ·开发平台和工具的选取第107页
   ·系统主要功能模块第107-109页
   ·系统关键技术分析第109-114页
     ·文法编译器第109-111页
     ·文法执行第111-113页
     ·植株渲染第113-114页
   ·实验结果第114-116页
   ·本章小结第116-118页
7 结论与展望第118-120页
   ·主要结论第118-119页
   ·后续研究工作的展望第119-120页
致谢第120-122页
参考文献第122-130页
附录第130-131页
独创性声明第131页
学位论文版权使用授权书第131页

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