摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5页 |
第一章 绪论 | 第9-16页 |
1.1 研究目的和意义 | 第9-10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
1.2.1 机器视觉在农产品检测中的应用 | 第10-12页 |
1.2.2 机器视觉在玉米检测中的应用 | 第12-14页 |
1.3 主要研究内容 | 第14-15页 |
1.4 小结 | 第15-16页 |
第二章 玉米果穗图像采集与处理 | 第16-31页 |
2.1 玉米果穗图像采集 | 第16-18页 |
2.2 玉米果穗图像颜色模型转换 | 第18-21页 |
2.2.1 RGB颜色模型 | 第18-19页 |
2.2.2 HSV颜色模型 | 第19页 |
2.2.3 玉米果穗图像从RGB颜色模型到HSV颜色模型的转换 | 第19-20页 |
2.2.4 玉米果穗图像从HSV模型到灰度图的转换 | 第20-21页 |
2.3 图像平滑 | 第21-24页 |
2.3.1 均值平滑滤波 | 第21-22页 |
2.3.2 中值平滑滤波 | 第22-24页 |
2.4 图像分割 | 第24-27页 |
2.4.1 图像二值化的基本原理 | 第24页 |
2.4.2 阈值的选取 | 第24-25页 |
2.4.3 玉米果穗图像最大熵阈值分割 | 第25-27页 |
2.5 图像形态学操作 | 第27-30页 |
2.5.1 形态学操作理论基础 | 第27-29页 |
2.5.2 玉米果穗形态学操作 | 第29-30页 |
2.6 小结 | 第30-31页 |
第三章 玉米果穗特征参数提取 | 第31-46页 |
3.1 玉米果穗特征选取 | 第31-32页 |
3.2 玉米果穗几何特征参数提取 | 第32-40页 |
3.2.1 玉米果穗轮廓提取 | 第32-35页 |
3.2.2 玉米果穗最小外接矩形 | 第35-38页 |
3.2.3 多个玉米果穗的处理及表示 | 第38-39页 |
3.2.4 玉米果穗大小特征参数提取 | 第39-40页 |
3.2.5 玉米果穗形状特征参数提取 | 第40页 |
3.3 玉米果穗颜色特征提取 | 第40-42页 |
3.3.1 基于HSV空间的玉米果穗颜色特征分析 | 第40-42页 |
3.3.2 特征参数提取 | 第42页 |
3.4 玉米果穗纹理特征提取 | 第42-45页 |
3.4.1 基于HSV空间的玉米果穗纹理特征分析 | 第42-44页 |
3.4.2 特征参数提取 | 第44-45页 |
3.5 小结 | 第45-46页 |
第四章 玉米果穗品质识别 | 第46-56页 |
4.1 玉米果穗几何特征参数的测量结果与分析 | 第46-49页 |
4.1.1 大小特征参数的测量结果与分析 | 第46-47页 |
4.1.2 形状特征参数的测量结果与分析 | 第47-49页 |
4.2 玉米果穗特征库建立 | 第49-50页 |
4.3 玉米果穗品质识别方法 | 第50-54页 |
4.3.1 贝叶斯决策应用于玉米果穗识别的分析 | 第51-53页 |
4.3.2 正态分布应用于玉米果穗识别的分析 | 第53-54页 |
4.4 玉米果穗品质识别 | 第54-55页 |
4.5 小结 | 第55-56页 |
第五章 玉米果穗品质检测软件系统设计与实现 | 第56-68页 |
5.1 软件开发平台介绍 | 第56-57页 |
5.1.1 OpenCV图像处理库 | 第56页 |
5.1.2 VC++与MFC | 第56-57页 |
5.2 软件功能设计及实现 | 第57-64页 |
5.2.1 软件功能设计 | 第57-59页 |
5.2.2 软件功能实现 | 第59-64页 |
5.3 系统应用 | 第64-67页 |
5.3.1 果穗检测 | 第64-66页 |
5.3.2 检测结果与分析 | 第66-67页 |
5.4 小结 | 第67-68页 |
结论与展望 | 第68-71页 |
结论 | 第68-69页 |
创新点 | 第69页 |
展望 | 第69-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
附录 | 第75-78页 |
攻读学位期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
致谢 | 第79页 |