玉米病斑识别算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 第二章 玉米叶部病斑图像的获取 | 第13-17页 |
| ·研究对象的主要病害及症状 | 第13-15页 |
| ·图像获取 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 玉米叶部病斑图像的预处理 | 第17-24页 |
| ·图像背景处理 | 第17页 |
| ·图像去噪 | 第17-22页 |
| ·RGB 彩色模型 | 第18-19页 |
| ·均值滤波法 | 第19-20页 |
| ·中值滤波法 | 第20-21页 |
| ·自适应滤波法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第四章 玉米叶部灰度图像有无病害识别实验 | 第24-42页 |
| ·流形学习算法 | 第24-34页 |
| ·基本概念 | 第25-26页 |
| ·主成分分析 | 第26-27页 |
| ·多维尺度变换 | 第27-28页 |
| ·等度规映射 | 第28-29页 |
| ·局部线性嵌入 | 第29-31页 |
| ·拉普拉斯特征映射 | 第31-32页 |
| ·特征提取对比实验 | 第32-34页 |
| ·聚类算法 | 第34-40页 |
| ·K-均值算法 | 第35页 |
| ·K-中位数算法 | 第35-36页 |
| ·FCM 模糊聚类算法 | 第36页 |
| ·GK 模糊聚类算法 | 第36-37页 |
| ·GG 模糊聚类算法 | 第37-38页 |
| ·聚类识别对比实验 | 第38-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第五章 玉米叶部彩色图像有无病害识别实验 | 第42-48页 |
| ·彩色图像有无病害识别实验 | 第42-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 玉米叶部图像病斑分类识别实验 | 第48-56页 |
| ·灰度图像识别 | 第48-51页 |
| ·彩色图像识别 | 第51-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第七章 结论 | 第56-57页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·创新点 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历 | 第63页 |
