| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 1 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究的现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 计算机视觉技术的研究与应用 | 第12页 |
| 1.2.2 图像识别技术在作物病虫害诊断防治领域的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要研究目标 | 第14-15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 基于词袋模型的图像分类技术 | 第17-31页 |
| 2.1 词袋模型 | 第17-18页 |
| 2.2 图像特征 | 第18-22页 |
| 2.2.1 全局特征 | 第18-20页 |
| 2.2.2 局部特征 | 第20页 |
| 2.2.3 特征提取和特征选择 | 第20-21页 |
| 2.2.4 SIFT特征算法 | 第21-22页 |
| 2.3 视觉词典构建 | 第22-26页 |
| 2.3.1 聚类算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 K-Means聚类 | 第24-26页 |
| 2.4 图像分类器 | 第26-30页 |
| 2.4.1 SVM分类器 | 第26-28页 |
| 2.4.2 Adaboost算法分类器 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于演化算法的病斑区域提取方法 | 第31-49页 |
| 3.1 演化算法 | 第31页 |
| 3.2 作物病虫害病斑分析 | 第31-36页 |
| 3.2.1 图像灰度分析 | 第32-34页 |
| 3.2.2 HSI色度分析 | 第34-36页 |
| 3.3 基于演化算法的病斑区域分割提取方案 | 第36-44页 |
| 3.3.1 基于演化算法的病斑区域分割提取算法流程 | 第36-38页 |
| 3.3.2 演化算法与色度-灰度二维直方图的结合应用 | 第38-40页 |
| 3.3.3 编码设计及种群初始化 | 第40-41页 |
| 3.3.4 适应值函数设计 | 第41页 |
| 3.3.5 遗传策略设计 | 第41-42页 |
| 3.3.6 基于灰度导向图的提取效果优化 | 第42-44页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 3.4.1 实验结果 | 第44-45页 |
| 3.4.2 对比与分析 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 4 基于演化算法及改进词袋模型的病虫害图像识别分类 | 第49-60页 |
| 4.1 基于演化算法及改进词袋模型的优化方案 | 第49-55页 |
| 4.1.1 融合演化算法的改进词袋模型算法流程 | 第49-51页 |
| 4.1.2 Dense-SIFT特征提取算法及性能分析 | 第51-53页 |
| 4.1.3 空间金字塔匹配方案 | 第53-55页 |
| 4.2 LIBSVM分类器与传统分类器 | 第55-56页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第56-59页 |
| 4.3.1 实验选取的农作物病虫害图像 | 第56页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第56-57页 |
| 4.3.3 结果与分析 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68页 |
