一种基于颜色特征的烟叶分级算法设计及系统实现
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 行业背景以及研究目的 | 第11-12页 |
| 1.2 人工烟叶分级现状 | 第12页 |
| 1.3 国内外烟叶自动化分级研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国外烟叶自动化分级的发展状况 | 第12-13页 |
| 1.3.2 基于颜色的烟叶自动分级方法 | 第13页 |
| 1.3.3 基于烟叶叶形的烟叶自动分级方法 | 第13-14页 |
| 1.3.4 基于纹理的烟叶自动分级方法 | 第14页 |
| 1.3.5 其他烟叶自动分级方法 | 第14-15页 |
| 1.4 烟叶分级关键问题以及研究内容 | 第15-16页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第16-18页 |
| 2 烟叶分级解决方案的提出 | 第18-25页 |
| 2.1 前言 | 第18页 |
| 2.2 烟叶分级国家标准 | 第18-20页 |
| 2.3 烟叶分级现场制约条件对选择分级特征的影响 | 第20-22页 |
| 2.4 其他技术手段的局限性 | 第22-23页 |
| 2.5 基于颜色特征解决方案的确定 | 第23-25页 |
| 3 烟叶图像采集系统 | 第25-33页 |
| 3.1 烟叶图像采集系统要求 | 第25页 |
| 3.2 图像采集系统硬件设备 | 第25-31页 |
| 3.2.1 传送带设计 | 第26-27页 |
| 3.2.2 编码器原理 | 第27页 |
| 3.2.3 帧传感器 | 第27-28页 |
| 3.2.4 同步盒 | 第28页 |
| 3.2.5 光源的选择 | 第28-29页 |
| 3.2.6 相机的选择 | 第29-31页 |
| 3.2.7 小结 | 第31页 |
| 3.3 图像采集系统工作流程 | 第31-33页 |
| 4 烟叶分级算法设计以及实现 | 第33-52页 |
| 4.1 分级算法流程 | 第33-34页 |
| 4.2 烟叶区域分割算法 | 第34-37页 |
| 4.2.1 单通道烟叶分割算法 | 第34-36页 |
| 4.2.2 改进的双通道分割算法 | 第36-37页 |
| 4.3 烟叶形状预分级 | 第37页 |
| 4.4 常用的颜色模型 | 第37-40页 |
| 4.4.1 RGB颜色模型 | 第38页 |
| 4.4.2 CMY颜色模型 | 第38页 |
| 4.4.3 YUV与YIQ颜色模型 | 第38-39页 |
| 4.4.4 HSI颜色模型 | 第39-40页 |
| 4.5 均匀的颜色模型 | 第40-41页 |
| 4.6 基于Lab颜色模型的烟叶分级算法 | 第41-43页 |
| 4.7 实验过程以及结果分析 | 第43-50页 |
| 4.7.1 实验过程 | 第43-49页 |
| 4.7.2 实验结果分析 | 第49-50页 |
| 4.8 本章小结 | 第50-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-55页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 作者简历 | 第57-59页 |
| 学位论文数据集 | 第59页 |
