| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-29页 |
| ·本文的研究背景 | 第17页 |
| ·本文的研究意义 | 第17-18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-23页 |
| ·基于叶片图像特征的营养、病害诊断的研究现状 | 第18-20页 |
| ·多重分形理论在图像处理中的应用 | 第20-23页 |
| ·本文的研究内容和目标 | 第23-24页 |
| ·本文的研究内容 | 第23-24页 |
| ·本文的研究目标 | 第24页 |
| ·本文的结构安排 | 第24-25页 |
| 本章参考文献 | 第25-29页 |
| 第二章 叶片灰度图像非平稳性检测 | 第29-38页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·图像平稳性概述 | 第29-34页 |
| ·图像平稳性定义 | 第30页 |
| ·图像平稳性检测方法 | 第30-31页 |
| ·图像平稳性检测实验 | 第31-34页 |
| ·玉米叶片图像平稳性检测 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36页 |
| 本章参考文献 | 第36-38页 |
| 第三章 纹理图像的多重分形去趋势波动分析 | 第38-69页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·一维纹理灰度值序列的多重分形去趋势波动分析 | 第39-41页 |
| ·二维纹理图像的多重分形去趋势波动分析 | 第41-44页 |
| ·全局多重分形去趋势波动分析 | 第41-44页 |
| ·局部多重分形去趋势波动分析 | 第44页 |
| ·图像纹理特征提取方法的稳定性比较 | 第44-55页 |
| ·抗噪声能力比较 | 第45-49页 |
| ·抗图像压缩能力比较 | 第49-53页 |
| ·抗图像模糊化能力比较 | 第53-55页 |
| ·图像分割的对比实验 | 第55-66页 |
| ·对局部多重分形去趋势波动分析算法的评估 | 第56-57页 |
| ·多种分割方法的对比实验 | 第57-61页 |
| ·图像加噪后的分割实验 | 第61-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 本章参考文献 | 第67-69页 |
| 第四章 基于局部多重分形去趋势波动分析的叶片图像分割方法 | 第69-100页 |
| ·引言 | 第69-70页 |
| ·基于标准多重分形谱的图像分割方法 | 第70-73页 |
| ·二维图像的多重分形特征参数 | 第70-72页 |
| ·基于标准多重分形谱的分割 | 第72-73页 |
| ·基于局部多重分形去趋势波动分析的图像分割方法 | 第73-75页 |
| ·局部纹理特征提取 | 第73-74页 |
| ·基于局部广义Hurst指数谱的分割 | 第74-75页 |
| ·其他经典图像分割及边缘检测方法 | 第75-80页 |
| ·基于阈值的分割 | 第75页 |
| ·基于区域生长的分割 | 第75-76页 |
| ·基于模糊C均值聚类的分割 | 第76页 |
| ·基于微分算子的边缘检测方法 | 第76-78页 |
| ·基于拉普拉斯算子的边缘检测方法 | 第78-79页 |
| ·基于Canny算子的边缘检测方法 | 第79-80页 |
| ·油菜缺素叶片图像的分割实验 | 第80-86页 |
| ·实验材料 | 第80页 |
| ·结果与分析 | 第80-86页 |
| ·玉米病害叶片图像的分割实验 | 第86-96页 |
| ·实验材料 | 第86-87页 |
| ·结果与分析 | 第87-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 本章参考文献 | 第97-100页 |
| 第五章 基于叶片图像多重分形特征的油菜氮营养诊断模型 | 第100-122页 |
| ·引言 | 第100页 |
| ·实验材料 | 第100-102页 |
| ·建模及识别、检验的数学方法 | 第102-106页 |
| ·线性回归模型(Regress) | 第102页 |
| ·稳健回归模型(Robust) | 第102页 |
| ·多项式回归(Ployfit) | 第102-103页 |
| ·逐步判别回归(Stepwise) | 第103页 |
| ·费歇尔线性分类器(Fisher’s LDA) | 第103页 |
| ·极限学习机(ELM) | 第103-104页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第104页 |
| ·随机森林法(Random Forests) | 第104-105页 |
| ·K-最近邻方法(KNN) | 第105页 |
| ·方差分析(AVONA) | 第105-106页 |
| ·叶片图像纹理的特征提取 | 第106页 |
| ·油菜氮营养定量诊断模型 | 第106-113页 |
| ·定量建模样本集 | 第106-107页 |
| ·纹理特征参数与氮指标相关性分析 | 第107-110页 |
| ·回归方法的比较 | 第110-112页 |
| ·回归模型建立 | 第112-113页 |
| ·油菜氮营养定性诊断模型 | 第113-118页 |
| ·定性诊断样本集 | 第113页 |
| ·特征参数选取 | 第113-114页 |
| ·特征参数的显著性检验 | 第114-116页 |
| ·模型结果与分析 | 第116-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 本章参考文献 | 第119-122页 |
| 第六章 总结和展望 | 第122-127页 |
| ·本文的主要结论 | 第122-124页 |
| ·本文的创新点 | 第124-125页 |
| ·下阶段的研究展望 | 第125-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 附录：读博期间的科研工作 | 第129-130页 |