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基于机器视觉的葡萄表型特征测量

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

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