基于植物图像特征的识别研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景以及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 植物识别系统概述 | 第11-16页 |
| 2.1 图像预处理 | 第11-12页 |
| 2.2 测试样本库 | 第12-14页 |
| 2.3 分类器简介 | 第14-15页 |
| 2.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 常用植物特征概述 | 第16-26页 |
| 3.1 形状特征 | 第16-21页 |
| 3.2 纹理特征 | 第21-24页 |
| 3.3 颜色特征 | 第24-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 基于PCNN的叶片特征提取及相关模型对比 | 第26-44页 |
| 4.1 PCNN及改进模型 | 第26-30页 |
| 4.2 熵序列 | 第30-41页 |
| 4.3 PCNN相关模型对比 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 特征评价及识别系统构建 | 第44-55页 |
| 5.1 实验环境 | 第44-45页 |
| 5.2 特征评价 | 第45-51页 |
| 5.3 分类器对比 | 第51-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-58页 |
| 6.1 植物识别目前的不足及进一步研究重点 | 第55-56页 |
| 6.2 本文总结及展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 在学期间的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
