基于DSP的智能木片树种识别系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究背景 | 第7页 |
| ·国内外在树种识别技术中的研究及其特点 | 第7-8页 |
| ·木片树种识别系统研究内容 | 第8-12页 |
| 2 木片树种识别系统方案设计 | 第12-19页 |
| ·木片树种识别系统硬件设计 | 第12-16页 |
| ·DSP芯片的特点 | 第12-14页 |
| ·木片树种识别系统硬件方案选择 | 第14-15页 |
| ·木片树种识别系统硬件设计 | 第15-16页 |
| ·木片树种识别系统软件设计 | 第16-18页 |
| 2 2.1 木片树种识别系统总体软件设计 | 第16-17页 |
| ·Flash烧写及自启动 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 木片图像预处理方法与实现 | 第19-27页 |
| ·数字图像处理 | 第19-20页 |
| ·木片图像获取 | 第20页 |
| ·木片图像采集 | 第20-22页 |
| ·采样 | 第21页 |
| ·量化 | 第21-22页 |
| ·木片图像预处理方法及其实现 | 第22-26页 |
| ·图像平滑 | 第22-24页 |
| ·图像增强 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 木片图像特征提取 | 第27-42页 |
| ·纹理描述 | 第27-28页 |
| ·纹理灰度分析方法 | 第28页 |
| ·木片纹理特征提取 | 第28-34页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第29-30页 |
| ·灰度共生矩阵二次统计特征量 | 第30-33页 |
| ·木片纹理特征提取 | 第33-34页 |
| ·木片纹理特征提取在DSP上的实现 | 第34页 |
| ·木片颜色特征提取 | 第34-41页 |
| ·颜色特征分析 | 第35-39页 |
| ·木片图像颜色特征提取 | 第39-40页 |
| ·木片颜色特征提取在DSP上的实现 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 木片树种识别算法 | 第42-61页 |
| ·神经网络树种识别法的特点 | 第43页 |
| ·人工神经元模型 | 第43-47页 |
| ·神经网络的结构 | 第43-44页 |
| ·神经网络的特点 | 第44-45页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第45-47页 |
| ·神经网络树种识别模型 | 第47-53页 |
| ·BP神经网络识别技术 | 第48-53页 |
| ·木片树种识别BP网络设计 | 第53-59页 |
| ·木片树种识别神经网络在DSP中的实现 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
