| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 第一章 前言 | 第13-25页 |
| ·国内外研究概况 | 第13-21页 |
| ·基于计算机视觉技术的作物形态特征提取 | 第14-18页 |
| ·基于计算机视觉技术的作物营养成分监测 | 第18-20页 |
| ·作物信息提取与虚拟植物构建 | 第20-21页 |
| ·本论文的研究目的及意义 | 第21-23页 |
| ·本论文的创新点 | 第23页 |
| ·本论文的研究内容 | 第23-25页 |
| 第二章 材料与方法 | 第25-27页 |
| ·试验材料 | 第25页 |
| ·试验设备 | 第25页 |
| ·研究方法 | 第25页 |
| ·技术路线 | 第25-27页 |
| 第三章 基于计算机视觉技术的油菜叶面积测量方法研究 | 第27-47页 |
| ·基本原理 | 第28页 |
| ·图像获取 | 第28-30页 |
| ·采样 | 第28-29页 |
| ·数码相机的参数设置 | 第29页 |
| ·拍摄步骤 | 第29-30页 |
| ·图像加工 | 第30页 |
| ·图像处理 | 第30-36页 |
| ·图像预处理算法的选择 | 第30-32页 |
| ·图像分割 | 第32-36页 |
| ·图像标记 | 第36页 |
| ·基于计算机视觉的叶面积计算 | 第36页 |
| ·测量结果与对比分析 | 第36-43页 |
| ·常规的油菜叶面积测量方法 | 第36-37页 |
| ·三种方法的测量值比较 | 第37-41页 |
| ·基于三种叶片类型的叶面积测量方法比较 | 第41-43页 |
| ·基于计算机视觉方法的油菜叶片孔洞分析、叶柄和叶脉边缘检测 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于计算机视觉技术的油菜叶片颜色特征研究 | 第47-71页 |
| ·基本原理 | 第47-52页 |
| ·叶片颜色与叶绿素的关系分析 | 第48-49页 |
| ·叶绿素仪的工作原理 | 第49页 |
| ·颜色模型简介 | 第49-52页 |
| ·叶片图像获取 | 第52-53页 |
| ·采样 | 第52-53页 |
| ·拍摄方法 | 第53页 |
| ·叶片图像处理 | 第53页 |
| ·基于计算机视觉技术的叶片颜色特征的获取 | 第53-54页 |
| ·叶片颜色特征值与SPAD值的相关性分析 | 第54-68页 |
| ·叶片SPAD值的测量 | 第54-55页 |
| ·自然光照下不同时段叶片图像颜色特征值的差异性分析 | 第55-57页 |
| ·自然光照下不同时段叶片图像颜色特征值与SPAD值的相关性分析 | 第57-58页 |
| ·模型的建立与检验 | 第58-63页 |
| ·室内光照射下叶片颜色信息与SPAD值的相关性分析 | 第63-68页 |
| ·本章小结 | 第68-71页 |
| 第五章 结论与设想 | 第71-73页 |
| ·本研究的主要结论 | 第71-72页 |
| ·进一步研究设想 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 附录 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 作者简历 | 第83页 |
