摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
目录 | 第10-13页 |
第一章 绪论 | 第13-24页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第13-16页 |
1.1.1 研究背景 | 第13-15页 |
1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
1.2 植物地表器官表型特征测量的国内外研究现状 | 第16-20页 |
1.2.1 接触式测量 | 第17-19页 |
1.2.2 非接触式测量 | 第19-20页 |
1.3 植物根系表型特征测量的国内外研究现状 | 第20-21页 |
1.4 本文研究工作及内容安排 | 第21-24页 |
1.4.1 本文主要研究内容 | 第21页 |
1.4.2 论文的结构安排 | 第21-22页 |
1.4.3 本文的技术路线 | 第22页 |
1.4.4 本文的难点及创新点 | 第22-24页 |
第二章 葡萄器官表型微变测量硬件系统及实验设计 | 第24-36页 |
2.1 葡萄器官表型参数视觉测量实验方案设计 | 第24-25页 |
2.2 葡萄果实图像采集系统 | 第25-32页 |
2.2.1 葡萄果实图像采集系统设计原理 | 第25-26页 |
2.2.2 图像采集系统的硬件实现 | 第26-32页 |
2.3 葡萄根系图像监测系统 | 第32-33页 |
2.4 视觉测量系统的标定 | 第33-35页 |
2.5 本章小结 | 第35-36页 |
第三章 基于 Zernike 矩分水岭算法的葡萄轮廓提取 | 第36-58页 |
3.1 引言 | 第36-37页 |
3.2 颜色空间 | 第37-40页 |
3.2.1 RGB 颜色空间 | 第37-38页 |
3.2.2 Lab 颜色空间 | 第38-39页 |
3.2.3 颜色空间的转换 | 第39-40页 |
3.3 图像边缘检测算法 | 第40-49页 |
3.3.1 图像边缘检测的经典算子 | 第40-43页 |
3.3.2 图像边缘检测最优算子 | 第43-45页 |
3.3.3 基于 Zernike 矩的边缘检测算法 | 第45-49页 |
3.3.4 葡萄果实图像的边缘检测结果分析 | 第49页 |
3.4 分水岭算法研究 | 第49-54页 |
3.4.1 标准分水岭算法 | 第49-51页 |
3.4.2 基于 Zernike 矩的分水岭分割 | 第51-53页 |
3.4.3 目标轮廓提取 | 第53-54页 |
3.5 葡萄果实轮廓提取实验结果分析 | 第54-57页 |
3.5.1 特征参数 | 第54-56页 |
3.5.2 葡萄果实边缘提取结果 | 第56-57页 |
3.6 本章小结 | 第57-58页 |
第四章 基于 FCM 算法的葡萄根系图像分割算法 | 第58-71页 |
4.1 引言 | 第58-59页 |
4.2 模糊 C-均值算法研究 | 第59-62页 |
4.2.1 传统 FCM 聚类算法 | 第59-61页 |
4.2.2 FCM 算法改进 | 第61-62页 |
4.3 基于改进的 FCM 算法的葡萄根系图像分割 | 第62-67页 |
4.3.1 葡萄根系图像预处理 | 第63-64页 |
4.3.2 直方图匹配化 | 第64-67页 |
4.4 边缘提取结果分析 | 第67-70页 |
4.5 本章小结 | 第70-71页 |
第五章 葡萄器官表型特征参数计算及实验结果分析 | 第71-80页 |
5.1 引言 | 第71-72页 |
5.2 葡萄果实表型特征的测量 | 第72-74页 |
5.2.1 葡萄果实投影面积测量 | 第72-73页 |
5.2.2 测量误差分析与校正 | 第73-74页 |
5.3 葡萄果实测量结果分析 | 第74-77页 |
5.3.1 葡萄果实表型连续两天测量结果及分析 | 第74-75页 |
5.3.2 葡萄果实表型连续 20 天测量结果及分析 | 第75-76页 |
5.3.3 葡萄果实生长最低临界水势实验结果 | 第76-77页 |
5.4 葡萄根系表型特征测量 | 第77-79页 |
5.4.1 葡萄根系长度测量 | 第77-78页 |
5.4.2 葡萄根系面积测量 | 第78页 |
5.4.3 葡萄根系表型特征测量结果 | 第78-79页 |
5.5 本章小结 | 第79-80页 |
第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
6.1 主要结论 | 第80-81页 |
6.2 研究展望 | 第81-82页 |
参考文献 | 第82-86页 |
致谢 | 第86-87页 |
攻读学位期间的学术成果 | 第87页 |