基于高光谱成像技术的玉米种子霉变检测方法研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第11页 |
| 1.2 玉米种子病害 | 第11-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 研究的主要内容 | 第16-17页 |
| 1.5 研究的技术路线 | 第17-18页 |
| 1.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 高光谱成像基本原理及软硬件平台 | 第19-26页 |
| 2.1 高光谱成像基本原理 | 第19-20页 |
| 2.2 高光谱成像系统设备组成 | 第20页 |
| 2.3 高光谱成像采集软件平台 | 第20-25页 |
| 2.3.1 取像步骤 | 第20-22页 |
| 2.3.2 高光谱图像处理软件平台 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 高光谱图像采集与光谱预处理 | 第26-34页 |
| 3.1 玉米种子样本的制备与检验 | 第26页 |
| 3.2 采集玉米种子高光谱图像 | 第26-27页 |
| 3.3 玉米种子霉变的高光谱图像及光谱分析 | 第27-29页 |
| 3.4 高光谱图像预处理 | 第29-33页 |
| 3.4.1 平滑处理 | 第29-31页 |
| 3.4.2 多元散射校正 | 第31-32页 |
| 3.4.3 变量标准化 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 玉米种子高光谱图像特征提取方法 | 第34-43页 |
| 4.1 主成分分析 | 第34-36页 |
| 4.2 流型距离法 | 第36-37页 |
| 4.3 连续投影法 | 第37-39页 |
| 4.4 图像分割 | 第39-40页 |
| 4.5 纹理特征提取 | 第40-42页 |
| 4.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 玉米种子霉变建模识别方法 | 第43-51页 |
| 5.1 识别方法基本原理 | 第43-46页 |
| 5.1.1 线性判别分析 | 第43页 |
| 5.1.2 独立软模式法 | 第43-44页 |
| 5.1.3 支持向量机 | 第44-45页 |
| 5.1.4 BP神经网络 | 第45-46页 |
| 5.2 不同预处理方法对玉米种子霉变识别效果分析 | 第46-47页 |
| 5.3 不同降维方法对玉米种子霉变识别效果分析 | 第47页 |
| 5.4 不同的特征组合对玉米种子霉变识别效果分析 | 第47-48页 |
| 5.5 不同识别模型对玉米种子霉变识别效果分析 | 第48-49页 |
| 5.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第六章 结论与展望 | 第51-52页 |
| 6.1 主要研究结论 | 第51页 |
| 6.2 进一步研究展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士期间论文发表情况 | 第57页 |
