基于图像处理技术的温室黄瓜病害识别系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·论文背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外的发展现状和和存在的问题 | 第11-16页 |
| ·对病害作物图像的分割 | 第12-13页 |
| ·对病害作物图像的特征提取 | 第13-16页 |
| ·本文的主要研究内容和结构 | 第16-19页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 图像识别系统设计和预处理 | 第19-29页 |
| ·图像识别系统设计 | 第19-20页 |
| ·图像预处理 | 第20-28页 |
| ·灰度化 | 第21-23页 |
| ·灰度变换 | 第23-24页 |
| ·图像平滑 | 第24-26页 |
| ·图像锐化 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 图像分割 | 第29-39页 |
| ·迭代阈值图像分割 | 第30页 |
| ·最大类间方差法 | 第30-31页 |
| ·改进的分割方法 | 第31-38页 |
| ·分割算法的改进 | 第31-32页 |
| ·形态学处理 | 第32-34页 |
| ·比较分析 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 黄瓜叶片图像特征选择和提取 | 第39-49页 |
| ·颜色特征提取 | 第39-42页 |
| ·颜色特征 | 第39-40页 |
| ·颜色特征参量 | 第40-41页 |
| ·测试样本颜色特征值提取及结果分析 | 第41-42页 |
| ·形状特征提取 | 第42-45页 |
| ·形状特征 | 第42-43页 |
| ·形状特征值 | 第43-44页 |
| ·样本形状特征提取结果及分析 | 第44-45页 |
| ·纹理特征提取 | 第45-48页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第46页 |
| ·纹理特征参量 | 第46-47页 |
| ·提取结果和分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 病害识别 | 第49-55页 |
| ·模式识别方法介绍和选择 | 第49-50页 |
| ·常用方法介绍 | 第49-50页 |
| ·方法的选择 | 第50页 |
| ·数据处理 | 第50-52页 |
| ·归一化处理 | 第50-51页 |
| ·特征值的筛选 | 第51-52页 |
| ·识别结果及分析 | 第52-54页 |
| ·基于蓝色特征值的分类结果 | 第52-53页 |
| ·结合颜色、纹理、形状特征的分类识别结果 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 黄瓜病害图像处理和识别系统的设计和实现 | 第55-61页 |
| ·系统环境 | 第55页 |
| ·系统设计 | 第55-56页 |
| ·系统部分界面 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第七章 结论 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61页 |
| ·下一步的工作 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 在学研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
