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基于计算机视觉的油菜生长过程自动识别研究

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
1 前言第10-16页
    1.1 研究背景意义第10页
    1.2 国内外研究动态第10-14页
        1.2.1 农作物生长监测研究第10-13页
        1.2.2 农作物图像分割研究第13页
        1.2.3 农作物识别研究第13-14页
    1.3 研究技术路线第14页
    1.4 章节安排第14-16页
2 数据获取第16-19页
    2.1 计算机视觉系统设计与构建第16-17页
        2.1.1 计算机硬件以及软件第16-17页
        2.1.2 相机第17页
    2.2 图像获取对象及时间第17-18页
        2.2.1 图像获取对象第17页
        2.2.2 图像获取时间第17-18页
    2.3 数据获取总结第18-19页
3 作物分割第19-33页
    3.1 现有的作物分割算法第19-21页
        3.1.1 颜色指数的计算第20页
        3.1.2 颜色指数分割算法阈值的确定第20-21页
    3.2 基于高斯分布模型的HI颜色分割第21-26页
        3.2.1 RGB颜色模型转换至HSI颜色模型第22-23页
        3.2.2 建立色调强度查找表(HI-LUT)第23-25页
        3.2.3 高斯分布的HI颜色分割方法第25-26页
    3.3 作物分割精度评价指标选择第26-27页
        3.3.1 误分类误差(Misclassification error-ME)第26页
        3.3.2 相对目标面积误差(Relative objective area error-RAE)第26页
        3.3.3 综合分割精度评价第26-27页
    3.4 大田油菜图像分割实验结果第27-32页
        3.4.1 k值选取第27-28页
        3.4.2 标准分割图制作第28页
        3.4.3 作物分割结果定性评价第28-30页
        3.4.4 作物分割结果定量评价第30-32页
    3.5 作物分割总结第32-33页
4 油菜出苗期自动识别第33-46页
    4.1 形态学图像处理第34-36页
        4.1.1 形态学重构第34页
        4.1.2 填充孔洞第34页
        4.1.3 膨胀第34页
        4.1.4 腐蚀第34-35页
        4.1.5 结构元素第35页
        4.1.6 开运算第35-36页
    4.2 轮廓追踪法-Moore邻域追踪算法第36-37页
    4.3 子叶面积和致密度阈值计算第37-39页
        4.3.1 子叶面积计算第38页
        4.3.2 子叶致密度计算第38-39页
    4.4 油菜出苗期识别评价指标第39页
        4.4.1 正确识别率评价指标第39页
        4.4.2 误识别率评价指标第39页
    4.5 油菜出苗期识别实验结果第39-45页
        4.5.1 形态学操作在识别中的作用第39-41页
        4.5.2 形状参数方法识别出苗期油菜第41-44页
        4.5.3 油菜出苗期识别效果评价第44-45页
    4.6 油菜出苗期自动识别总结第45-46页
5 油菜三叶期和四叶期自动识别第46-62页
    5.1 主动形状模型(ASM)第46-47页
    5.2 点分布模型(Point Distribution Model)第47-50页
        5.2.1 训练样本标定第47页
        5.2.2 训练样本形状对齐(配准)操作第47-48页
        5.2.3 形状模型建立第48-50页
    5.3 建立局部灰度纹理模型第50-51页
    5.4 匹配目标搜索过程第51-52页
        5.4.1 ASM算法单分辨率搜索策略第51-52页
        5.4.2 ASM算法多分辨率搜索策略第52页
    5.5 油菜三叶期自动识别实验结果第52-57页
    5.6 油菜四叶期自动识别实验结果第57-60页
    5.7 油菜三叶期和四叶期自动识别总结第60-62页
6 研究总结以及展望第62-64页
    6.1 总结第62-63页
        6.1.1 特色及创新第63页
    6.2 研究工作展望第63-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士期间发表学术论文第68-69页
致谢第69页

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