基于SVM的柑橘品质检测技术
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 SVM分类技术 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 存在问题 | 第12-13页 |
| 1.4 本课题研究内容 | 第13页 |
| 1.5 论文安排 | 第13-15页 |
| 2 柑橘图像预处理 | 第15-24页 |
| 2.1 概述 | 第15页 |
| 2.2 图像颜色空间 | 第15-18页 |
| 2.2.1 常用颜色空间 | 第15-17页 |
| 2.2.2 颜色空间转换 | 第17-18页 |
| 2.3 图像灰度化 | 第18-21页 |
| 2.4 图像二值化 | 第21-22页 |
| 2.5 图像去噪 | 第22页 |
| 2.6 二值图像边界提取 | 第22-23页 |
| 2.7 本章小节 | 第23-24页 |
| 3 基于SVM的柑橘品质识别算法研究 | 第24-37页 |
| 3.1 柑橘外形特征提取 | 第24-29页 |
| 3.1.1 柑橘大小参数计算 | 第25-26页 |
| 3.1.2 柑橘圆形度参数计算 | 第26-29页 |
| 3.2 SVM分类算法 | 第29-36页 |
| 3.2.1 SVM概述 | 第29-30页 |
| 3.2.2 SVM的基本方法 | 第30-33页 |
| 3.2.3 SVM模型 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小节 | 第36-37页 |
| 4 柑橘品质检测实验分析 | 第37-47页 |
| 4.1 实验准备 | 第37-40页 |
| 4.1.1 实验数据采集与处理 | 第37-38页 |
| 4.1.2 实验条件准备 | 第38-40页 |
| 4.1.3 实验评价指标 | 第40页 |
| 4.2 实验结果 | 第40-46页 |
| 4.3 本章小节 | 第46-47页 |
| 5 总结与展望 | 第47-50页 |
| 5.1 总结 | 第47-48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
