| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-17页 |
| ·昆虫自动识别研究的发展和现状 | 第8-10页 |
| ·昆虫自动识别技术概述 | 第10页 |
| ·本文研究的对象、主要内容和设计思路 | 第10-15页 |
| ·研究对象的选取 | 第11页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·设计思路概述 | 第12-15页 |
| ·本文研究意义及创新点 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第二章 昆虫标本图像预处理 | 第17-31页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·中值滤波 | 第17-18页 |
| ·阈值分割 | 第18-20页 |
| ·图像分割 | 第18-19页 |
| ·全局阈值分割 | 第19页 |
| ·自适应阈值分割 | 第19-20页 |
| ·数学形态学操作 | 第20-23页 |
| ·数学形态学概念 | 第20-21页 |
| ·图像腐蚀 | 第21页 |
| ·图像膨胀 | 第21-22页 |
| ·开运算和闭运算 | 第22页 |
| ·数学形态学在本文研究中的应用 | 第22-23页 |
| ·边缘检测 | 第23-28页 |
| ·边缘检测概述 | 第23-24页 |
| ·一阶微分边缘检测 | 第24-26页 |
| ·二阶微分边缘检测 | 第26-27页 |
| ·本文研究中边缘检测算子的选择 | 第27-28页 |
| ·轮廓跟踪 | 第28页 |
| ·区域填充 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第三章 特征测量与提取 | 第31-38页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·鳞翅目昆虫图像特征提取 | 第31-37页 |
| ·全局特征提取 | 第31-34页 |
| ·局部特征提取 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 特征优选及分类器的设计 | 第38-48页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·模糊数学概述 | 第38-39页 |
| ·什么是模糊数学 | 第38页 |
| ·模糊集合、隶属函数及模糊分布 | 第38-39页 |
| ·模糊聚类分析 | 第39-42页 |
| ·聚类分析 | 第39-40页 |
| ·模糊c均值类型算法 | 第40-42页 |
| ·本文研究中特征优选、模型库的建立以及分类器的设计 | 第42-47页 |
| ·特征优选 | 第42-45页 |
| ·标准模型库的建立 | 第45-46页 |
| ·分类器设计过程 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第五章 软件实现技术 | 第48-53页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·在Visual C++中生成DLL | 第49-51页 |
| ·在Visual Basic中调用DLL | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论及值得改进的地方 | 第53-57页 |
| ·结论 | 第53-54页 |
| ·值得改进的地方 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61页 |