摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-7页 |
目录 | 第7-9页 |
插图列表 | 第9-11页 |
附表清单 | 第11-12页 |
第一章 绪论 | 第12-21页 |
·研究背景及意义 | 第12-15页 |
·国内外研究现状及发展 | 第15-18页 |
·主要研究内容 | 第18页 |
·技术路线 | 第18-21页 |
第二章 机器视觉及其相关技术概述 | 第21-43页 |
·可见光图像和高光谱图像 | 第22-29页 |
·光谱学测量设备与原理 | 第29-32页 |
·图像处理关键技术 | 第32-36页 |
·降维技术 | 第36-38页 |
·分类方法 | 第38-42页 |
·小结 | 第42-43页 |
第三章 基于自然光下RGB图像的不同生长阶段蓝莓果实识别 | 第43-57页 |
·图像采集和样本库的建立 | 第43-44页 |
·基于颜色分析的处于不同生长时期的蓝莓果实检测方法 | 第44-47页 |
·试验结果与分析 | 第47-56页 |
·小结 | 第56-57页 |
第四章 基于自然光下RGB图像的绿色柑橘果实检测 | 第57-68页 |
·图像采集 | 第57页 |
·基于自然光下RGB图像的绿色柑橘果实检测算法 | 第57-61页 |
·试验结果与分析 | 第61-67页 |
·小结 | 第67-68页 |
第五章 基于机载高光谱图像的柑橘黄龙病检测 | 第68-85页 |
·黄龙病的症状及蔓延 | 第68-69页 |
·研究材料及图像获取 | 第69-72页 |
·使用未降维的数据进行黄龙病检测的研究方法 | 第72-75页 |
·试验结果与分析 | 第75-84页 |
·小结 | 第84-85页 |
第六章 不同降维方法在黄龙病检测中的应用 | 第85-92页 |
·材料和方法 | 第85-86页 |
·试验结果与分析 | 第86-91页 |
·小结 | 第91-92页 |
第七章 总结与建议 | 第92-95页 |
·工作总结 | 第92-93页 |
·创新点 | 第93-94页 |
·建议 | 第94-95页 |
参考文献 | 第95-101页 |
致谢 | 第101-102页 |
个人简介 | 第102-103页 |