基于图像处理的烟叶病害识别方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究的目的与意义 | 第9页 |
| 1.2 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 2 图像分割预处理 | 第14-24页 |
| 2.1 烟叶病害图像的采集 | 第14-15页 |
| 2.2 常用的图像预处理方法 | 第15-18页 |
| 2.2.1 直方均衡化 | 第15-16页 |
| 2.2.2 图像增强 | 第16-17页 |
| 2.2.3 图像平滑 | 第17-18页 |
| 2.3 颜色模型 | 第18-21页 |
| 2.3.1 RGB颜色空间 | 第18-19页 |
| 2.3.2 Lab颜色空间 | 第19页 |
| 2.3.3 HSI颜色空间 | 第19-21页 |
| 2.4 烟叶病害图像预处理 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 改进基于区域的活动轮廓模型 | 第24-37页 |
| 3.1 传统的活动轮廓模型 | 第24-26页 |
| 3.1.1 GAC模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 C-V模型 | 第25-26页 |
| 3.2 改进的活动轮廓算法 | 第26-29页 |
| 3.2.1 改进基于区域的活动轮廓算法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 背景处理 | 第28-29页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第29-36页 |
| 3.3.1 参数τ取值分析 | 第29-30页 |
| 3.3.2 轮廓演化实验 | 第30-33页 |
| 3.3.3 背景分割实验 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 烟叶病害图像病斑分割和病害识别 | 第37-52页 |
| 4.1 传统的病害图像分割方法 | 第37-38页 |
| 4.2 基于Lab颜色空间的形态学分割方法 | 第38-39页 |
| 4.3 烟叶病害病斑识别 | 第39-42页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第42-51页 |
| 4.4.1 烟叶病斑分割实验 | 第42-46页 |
| 4.4.2 烟叶病害识别实验 | 第46-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 烟叶病虫害图像信息库设计 | 第52-65页 |
| 5.1 设计目标 | 第52页 |
| 5.2 系统结构设计 | 第52-57页 |
| 5.3 烟草病虫害 | 第57-60页 |
| 5.4 烟叶病害实验 | 第60-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 结论与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 主要研究工作 | 第65页 |
| 6.2 未来的研究工作 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
