基于变量喷药的杂草识别关键技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 技术路线和研究方法 | 第9-11页 |
| 第一篇 文献综述 | 第11-15页 |
| 1.1 利用形状特征识别 | 第11-12页 |
| 1.2 利用颜色特征识别 | 第12页 |
| 1.3 利用纹理特征识别 | 第12-13页 |
| 1.4 利用多光谱特征识别 | 第13-15页 |
| 第二篇 研究内容 | 第15-48页 |
| 第一章 图像预处理算法 | 第16-24页 |
| 1.1 图像灰度化 | 第16-17页 |
| 1.2 图像去噪 | 第17-20页 |
| 1.3 图像二值化 | 第20-23页 |
| 1.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 植物叶片边缘特征提取 | 第24-38页 |
| 2.1 传统边缘检测算法 | 第24-28页 |
| 2.2 经典模糊增强边缘检测算法 | 第28-30页 |
| 2.3 快速的模糊增强算法 | 第30-35页 |
| 2.4 基于像素的边缘特征提取 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 行间杂草识别 | 第38-43页 |
| 3.1 霍夫变换及其基本原理 | 第39-40页 |
| 3.2 确定中心行及玉米区域 | 第40-41页 |
| 3.3 杂草检测及分布信息获取系统 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 行内杂草识别 | 第43-48页 |
| 4.1 形状特征及其参数 | 第43-45页 |
| 4.2 形状特征参数的提取 | 第45-46页 |
| 4.3 基于模糊理论的模糊识别方法 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 1.1 结论与讨论 | 第48-49页 |
| 1.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 作者简介 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
