| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景、目的与意义 | 第9-10页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究目的与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·基于图像的水稻飞虱和非飞虱的检测与计数 | 第12页 |
| ·基于图像的稻飞虱分类与计数 | 第12-13页 |
| ·技术路线 | 第13-14页 |
| ·论文安排 | 第14-15页 |
| 第二章 基于图像的水稻基部飞虱的检测与计数 | 第15-33页 |
| ·水稻飞虱和非飞虱在图像特征上的差异性分析 | 第15-17页 |
| ·基于HOG特征和Adaboost分类器的稻飞虱检测与计数 | 第17-25页 |
| ·方向梯度直方图（HOG）基本原理 | 第17-20页 |
| ·稻飞虱和非飞虱的HOG特征 | 第20-21页 |
| ·Adaboost相关理论以及优缺点 | 第21-23页 |
| ·Boost算法 | 第21-22页 |
| ·Adaboost算法 | 第22-23页 |
| ·稻飞虱的检测 | 第23-25页 |
| ·训练样本选取 | 第23-24页 |
| ·分类器的设计 | 第24-25页 |
| ·基于卷积神经网络的稻飞虱识别 | 第25-32页 |
| ·卷积神经网络的基本原理 | 第25-30页 |
| ·利用卷积神经网络识别稻飞虱 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于图像的水稻田间稻飞虱分类与计数 | 第33-54页 |
| ·基于Gabor和SVM的长翅型和短翅型稻飞虱成虫的分类与计数 | 第33-47页 |
| ·稻飞虱长翅型成虫和短翅型成虫在图像特征上的差异性分析 | 第33页 |
| ·图像特征和分类器基本原理 | 第33-41页 |
| ·Gabor变换原理 | 第33-36页 |
| ·LBP相关原理 | 第36-37页 |
| ·SVM相关原理 | 第37-40页 |
| ·DAG-SVMS简介 | 第40-41页 |
| ·基于Gabor和SVM的稻飞虱长、短翅成虫的分类和计数 | 第41-47页 |
| ·Gabor变换中高斯窗大小对小目标识别的影响 | 第41-42页 |
| ·基于Gabor和SVM的长、短翅型成虫分类与计数 | 第42-47页 |
| ·基于Gabor和SVM的稻飞虱高龄和低龄若虫的分类与计数 | 第47-49页 |
| ·稻飞虱高、低龄若虫在图像特征上的差异性分析 | 第47-48页 |
| ·基于Gabor和SVM的高龄和低龄若虫的分类与计数 | 第48-49页 |
| ·基于HOG和SVM的褐飞虱成虫和白背飞虱成虫的分类与计数 | 第49-51页 |
| ·褐飞虱和白背飞虱成虫在图像特征上的差异性分析 | 第49-50页 |
| ·基于HOG和SVM的褐飞虱和白背飞虱成虫分类与计数 | 第50-51页 |
| ·长翅型褐飞虱和长翅型白背飞虱成虫的分类与计数 | 第50-51页 |
| ·短翅型褐飞虱和短翅型白背飞虱成虫的分类与计数 | 第51页 |
| ·稻飞虱检测分类结果 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目和发表论文 | 第63页 |
