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微根窗根系的图像处理方法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-13页
1 绪论第13-26页
   ·课题背景第13-15页
   ·国内外根系的研究现状及趋势第15-18页
     ·现场直接取样法第15页
     ·直接观察法第15-17页
     ·间接观测法第17-18页
     ·其他方法第18页
   ·根系数字图像处理技术的发展第18-24页
     ·植物根系图像边缘去噪及增强第18-20页
     ·图像拼接第20-21页
     ·图像边缘特征提取技术的发展第21-23页
     ·形态测量第23-24页
   ·本论文研究内容及技术路线第24-26页
     ·本论文研究内容第24-25页
     ·论文的技术路线第25-26页
2 植物根系图像增强第26-42页
   ·引言第26-27页
   ·根系模糊边缘建模分析第27-28页
     ·植物根系图像模糊边缘建模第27页
     ·植物根系图像模糊边缘分析第27-28页
   ·图像的边缘滤波第28-30页
   ·基于模糊推理的模糊加权多中值滤波第30-35页
     ·多中值滤波算法第30-32页
     ·模糊加权均值滤波器第32页
     ·混合噪声滤波算法第32-35页
   ·斜坡边缘的减宽增强第35-40页
     ·边缘减宽增强原理第35-38页
     ·模糊策略第38-40页
     ·实验结果与分析第40页
   ·本章小结第40-42页
3 基于特征点的植物根系图像拼接算法研究第42-54页
   ·引言第42-43页
   ·特征点检测算法第43-48页
     ·SUSAN角点检测算法第43-45页
     ·Moravec角点检测算法第45-46页
     ·Harris角点检测算法第46-48页
   ·Harris角点检测的改进方法第48-49页
     ·Harris算法的分析第48页
     ·Harris算法的改进第48-49页
   ·特征点匹配第49-51页
     ·匹配原理第49页
     ·匹配准则第49-50页
     ·相位相关法第50-51页
   ·拼接图像的亮度调整第51-53页
   ·本章小结第53-54页
4 植物根系图像边缘特征提取算法研究第54-74页
   ·引言第54页
   ·小波变换原理分析第54-58页
     ·连续小波变换第54-57页
     ·离散形式小波变换第57-58页
   ·多分辨率分析第58-59页
   ·数字图像的小波分解与重构第59-61页
   ·小波多尺度边缘检测第61-65页
     ·小波多尺度边缘检测的原理第61-64页
     ·多尺度图像边缘检测的算法实现第64-65页
   ·B样条小波边缘提取第65-73页
     ·基于Canny三准则的小波函数选择第66-67页
     ·B样条小波近似Canny算子和Marr-Hildreth算子第67-70页
     ·滤波器的设计第70-71页
     ·算法实现第71页
     ·自适应阀值边缘提取第71-72页
     ·多尺度边缘融合第72页
     ·结果分析第72-73页
   ·本章小结第73-74页
5 植物根系形态分析与参数测量算法研究第74-82页
   ·引言第74页
   ·数学形态学的介绍第74-75页
     ·膨胀和腐蚀第74-75页
     ·开与闭操作运算第75页
     ·击中运算和薄化运算第75页
   ·形态学图像检测后处理第75-78页
     ·形态预处理第75-76页
     ·基于形态学的二值图像的细化第76-78页
   ·根系形态参数测量第78-81页
     ·根系长度的测量第79页
     ·根系表面积的计算第79页
     ·根平均直径的计算第79-80页
     ·根体积的计算第80页
     ·根夹角的测定第80-81页
   ·本章小结第81-82页
结论第82-83页
参考文献第83-90页
攻读学位期间发表的学术论文第90页
攻读学位期间的其他研究成果第90-91页
致谢第91-92页

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