| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 选题的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 物联网概述 | 第12-14页 |
| 1.3 农业物联网 | 第14-16页 |
| 1.4 机器视觉和数字图像处理 | 第16-18页 |
| 1.5 数字图像处理技术在农业中应用的研究进展 | 第18-20页 |
| 1.6 移动终端-智能手机 | 第20-23页 |
| 1.7 目前存在的问题 | 第23页 |
| 1.8 论文的主要工作和研究的技术路线 | 第23-25页 |
| 1.9 本章小结 | 第25-26页 |
| 第2章 ANDROID手机客户端实现黄瓜病害图像采集 | 第26-34页 |
| 2.1 ANDROID开发工具 | 第26页 |
| 2.2 ANDROID平台的搭建 | 第26-29页 |
| 2.3 黄瓜病害图像采集的客户端实现 | 第29-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 网络通信 | 第34-40页 |
| 3.1 4G网络 | 第34-35页 |
| 3.2 关键技术—STRUTS2框架 | 第35-38页 |
| 3.3 手机端和服务器端的通讯实现 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 图像的处理 | 第40-51页 |
| 4.1 黄瓜病害图像的灰度化 | 第40-43页 |
| 4.2 黄瓜病害图像分割 | 第43-48页 |
| 4.3 黄瓜病害二值图像形态学处理 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 病害图像颜色特征参数的提取 | 第51-59页 |
| 5.1 常用颜色特征提取方法 | 第51-53页 |
| 5.2 黄瓜病害叶片颜色特征 | 第53-55页 |
| 5.3 颜色特征的提取和选择 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 病害识别 | 第59-63页 |
| 6.1 参数特征数据库的建立 | 第59页 |
| 6.2 模式识别的选择 | 第59-61页 |
| 6.3 黄瓜病害的模式识别 | 第61-62页 |
| 6.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第7章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 个人简介 | 第70-71页 |