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基于图像检索的农作物叶部病害识别关键技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-28页
    1.1 选题背景及研究意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状与分析第14-24页
        1.2.1 农作物病害图像识别研究现状与分析第14-21页
        1.2.2 图像检索研究现状与分析第21-23页
        1.2.3 基于图像检索的农作物病害识别研究现状与分析第23-24页
    1.3 论文研究内容及组织结构第24-27页
        1.3.1 论文研究内容第24-26页
        1.3.2 论文结构安排第26-27页
    1.4 论文主要创新点第27-28页
第二章 基于图像检索的农作物病害识别相关技术第28-42页
    2.1 农作物病害图像检索识别基本流程第28-29页
    2.2 常用图像分割方法第29-34页
        2.2.1 图切割方法第29-30页
        2.2.2 阈值处理方法第30-32页
        2.2.3 分类识别方法第32-33页
        2.2.4 聚类分析方法第33-34页
    2.3 常用特征提取方法第34-38页
        2.3.1 颜色特征第34-36页
        2.3.2 纹理特征第36-37页
        2.3.3 形状特征第37-38页
    2.4 其他图像检索技术第38-40页
        2.4.1 相似性度量第38-39页
        2.4.2 性能评价第39-40页
    2.5 本章小结第40-42页
第三章 农作物叶部病害图像分割第42-74页
    3.1 病害图像获取第42-43页
    3.2 基于显著性检测的病害图像背景移除第43-48页
        3.2.1 显著性检测基本原理第43-44页
        3.2.2 基于稠密和稀疏的显著性检测第44-45页
        3.2.3 阈值分割及形态学操作第45-46页
        3.2.4 实验与结果分析第46-48页
    3.3 农作物病害图像病斑分割方法第48-68页
        3.3.1 融合多特征图切割的图像自动分割第49-54页
        3.3.2 基于混合颜色空间和双次Otsu的图像分割第54-58页
        3.3.3 基于LDA模型与像素分类的图像分割第58-64页
        3.3.4 基于K-means聚类的图像分割第64-68页
    3.4 算法对比实验第68-71页
        3.4.1 实验设计第68-69页
        3.4.2 结果分析第69-71页
    3.5 本章小结第71-74页
第四章 农作物叶部病害图像特征提取第74-88页
    4.1 词袋模型基本原理第74-75页
    4.2 基于病斑袋模型的底层视觉特征表示第75-80页
        4.2.1 传统底层视觉特征第76-78页
        4.2.2 病斑袋模型特征表示第78-80页
    4.3 基于词袋模型的Sift特征表示第80-87页
        4.3.1 Sift特征第81-86页
        4.3.2 词袋模型特征表示第86-87页
    4.4 本章小结第87-88页
第五章 基于特征融合的农作物病害图像检索识别第88-100页
    5.1 典型图像检索系统第88-89页
    5.2 常用基于特征融合的图像检索框架第89-92页
        5.2.1 特征层多特征检索融合第90-91页
        5.2.2 相似度层多特征检索融合第91-92页
    5.3 自适应特征融合的农作物病害图像检索流程第92-93页
    5.4 自适应特征融合的农作物病害图像检索方法第93-96页
        5.4.1 特征提取第93-94页
        5.4.2 自适应特征融合策略第94-96页
        5.4.3 病害识别评价指标第96页
    5.5 实验与结果分析第96-98页
        5.5.1 实验设计第96页
        5.5.2 结果分析第96-98页
    5.6 本章小结第98-100页
第六章 农作物叶部病害识别系统设计与实现第100-112页
    6.1 系统设计第100-103页
        6.1.1 总体结构设计第100-101页
        6.1.2 功能模块设计第101-103页
    6.2 系统实现第103-106页
        6.2.1 开发环境第103页
        6.2.2 程序实现第103-106页
    6.3 系统结果第106-111页
        6.3.1 系统流程第106-107页
        6.3.2 运行结果第107-111页
    6.4 本章小结第111-112页
第七章 总结与展望第112-116页
    7.1 论文总结第112-114页
    7.2 工作展望第114-116页
参考文献第116-126页
致谢第126-128页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第128页

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