| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究与发展现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 高光谱果蔬品质监测研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 高光谱果蔬安全监测研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 高光谱遥感图像异常检测研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 近景高光谱成像果蔬农药点检测 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第18-20页 |
| 第二章 高光谱图像蔬菜和农药点光谱特性分析 | 第20-31页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 面向蔬菜农药点检测的近景高光谱数据采集 | 第20-25页 |
| 2.2.1 面向蔬菜农药点检测的高光谱成像系统 | 第20-22页 |
| 2.2.2 GaiaField便携式地物高光谱仪 | 第22-23页 |
| 2.2.3 近景高光谱图像获取 | 第23-25页 |
| 2.3 蔬菜和农药光谱特性分析 | 第25-30页 |
| 2.3.1 实验数据选择 | 第25-26页 |
| 2.3.2 相对反射率的计算 | 第26-27页 |
| 2.3.3 Savitzky-Golay(SG)滤波处理 | 第27-29页 |
| 2.3.4 农药点与叶片背景的光谱分析 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于奇异谱分析的高光谱图像降噪处理技术 | 第31-41页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 奇异谱分析算法 | 第31-33页 |
| 3.3 算法降噪效果测试指标 | 第33-35页 |
| 3.3.1 局部图像方差 | 第33-34页 |
| 3.3.2 光谱相似性度量指标 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第35-40页 |
| 3.4.1 参数选择 | 第35-37页 |
| 3.4.2 局部图像方差分析 | 第37-39页 |
| 3.4.3 光谱相似性度量测试 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 高光谱图像蔬菜农药点异常检测技术 | 第41-61页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 经典异常检测算法 | 第41-45页 |
| 4.2.1 RX异常检测算法 | 第41-43页 |
| 4.2.2 基于Hausdorff度量的异常检测算法 | 第43-45页 |
| 4.3 一种结合主成分分析的外窗可变的双窗口局部RX蔬菜农药点异常检测算法 | 第45-56页 |
| 4.3.1 主成分分析 | 第45-46页 |
| 4.3.2 外窗可变PCA-LRX算法 | 第46-47页 |
| 4.3.3 实验数据处理 | 第47-49页 |
| 4.3.4 实验结果分析 | 第49-55页 |
| 4.3.5 SSA和SG平滑滤波预处理效果比较 | 第55-56页 |
| 4.4 一种结合主成分分析的基于Hausdorff度量的蔬菜农药点异常检测算法 | 第56-60页 |
| 4.4.1 PCA-MHD算法流程 | 第56-57页 |
| 4.4.2 实验数据处理 | 第57-58页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本文的工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-72页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第72页 |
