基于计算机视觉的蔬菜识别模块的设计及实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 本课题主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 系统设计 | 第15-31页 |
| 2.1 需求分析 | 第15-17页 |
| 2.1.1 背景概要 | 第15页 |
| 2.1.2 问题提出 | 第15-16页 |
| 2.1.3 方案提出 | 第16-17页 |
| 2.1.4 系统需求 | 第17页 |
| 2.2 硬件设计 | 第17-24页 |
| 2.2.1 硬件选型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 串口通信协议 | 第19-22页 |
| 2.2.3 系统结构 | 第22-23页 |
| 2.2.4 原理样机 | 第23-24页 |
| 2.3 软件设计 | 第24-28页 |
| 2.3.1 开发环境及相关工具介绍 | 第24-25页 |
| 2.3.2 软件流程 | 第25-28页 |
| 2.4 蔬菜建库 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 图像预处理及分割 | 第31-45页 |
| 3.1 图像预处理 | 第31-35页 |
| 3.1.1 颜色空间转换 | 第31-33页 |
| 3.1.2 图像滤波去噪 | 第33-35页 |
| 3.2 光照校正 | 第35-40页 |
| 3.2.1 光照校正算法 | 第35-37页 |
| 3.2.2 增强图像质量评价 | 第37-40页 |
| 3.3 蔬菜图像分割 | 第40-43页 |
| 3.3.1 K-Means聚类分割 | 第40-42页 |
| 3.3.2 孔洞填充 | 第42页 |
| 3.3.3 图像结果 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 特征提取及蔬菜识别 | 第45-65页 |
| 4.1 蔬菜图像特征 | 第45-55页 |
| 4.1.1 图像颜色特征 | 第45-49页 |
| 4.1.2 图像纹理特征 | 第49-55页 |
| 4.2 分类器介绍 | 第55-56页 |
| 4.3 距离度量表示及特征归一化 | 第56-58页 |
| 4.3.1 距离度量表示 | 第56-57页 |
| 4.3.2 特征归一化 | 第57-58页 |
| 4.4 图像特征融合 | 第58-60页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第60-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65页 |
| 5.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |
