| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 小麦条锈病预测预报技术研究概况 | 第13-14页 |
| 1.2.2 孢子数量监测技术研究概况 | 第14-15页 |
| 1.2.3 显微图像识别技术研究概况 | 第15-16页 |
| 1.2.4 存在的问题 | 第16页 |
| 1.3 研究内容及研究方法 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 小麦条锈菌孢子显微图像的预处理、分割和形态学处理方法研究 | 第20-36页 |
| 2.1 实验材料与设备 | 第20-21页 |
| 2.2 图像预处理 | 第21-23页 |
| 2.2.1 图像缩放 | 第21页 |
| 2.2.2 颜色空间转换 | 第21-23页 |
| 2.2.3 图像灰度化 | 第23页 |
| 2.3 图像分割 | 第23-31页 |
| 2.3.1 K-means聚类法 | 第24-26页 |
| 2.3.2 Otsu阈值分割法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 Canny边缘检测法 | 第27页 |
| 2.3.4 控制标记符的分水岭分割法 | 第27-31页 |
| 2.4 形态学处理 | 第31-34页 |
| 2.5 分割结果的分析与比较 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 小麦条锈菌孢子的识别与计数方法研究 | 第36-48页 |
| 3.1 孢子的识别 | 第36-37页 |
| 3.2 孢子的计数 | 第37-41页 |
| 3.2.1 平均面积法 | 第37页 |
| 3.2.2 角点检测法 | 第37-41页 |
| 3.3 实验结果 | 第41-45页 |
| 3.4 结果分析 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 小麦条锈菌孢子显微图像在线获取方法研究 | 第48-55页 |
| 4.1 总体方案 | 第48页 |
| 4.2 孢子捕获方法 | 第48-49页 |
| 4.3 显微图像获取方法 | 第49-51页 |
| 4.4 显微图像传输方法 | 第51-52页 |
| 4.5 供电方法 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 小麦条锈菌孢子计数软件设计 | 第55-60页 |
| 5.1 软件开发及运行环境 | 第55页 |
| 5.2 软件总体设计 | 第55-56页 |
| 5.3 软件的功能实现与使用 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 结论 | 第60-61页 |
| 6.2 创新点 | 第61页 |
| 6.3 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67页 |