基于图像识别的冬小麦叶部主要病害诊断研究

致谢	第1-7页
摘要	第7-8页
1 文献综述	第8-17页
·图像识别技术概述	第8-9页
·图像识别技术研究进展	第9-13页
·图像数字化表示	第9页
·图像处理	第9-11页
·图像分析	第11-13页
·图像理解	第13页
·作物病情诊断研究进展	第13-15页
·病害识别	第13-14页
·虫害识别	第14页
·草害识别	第14-15页
·小麦病虫害监测应用研究进展	第15-17页
2 引言	第17-18页
3 材料来源	第18-19页
4 关键技术与实施	第19-31页
·冬小麦叶部病害图像增强处理	第19-22页
·直方图均衡化	第19页
·维纳滤波	第19-20页
·中值滤波	第20页
·增强效果比较分析	第20-22页
·冬小麦叶部病害图像分析	第22-26页
·病害图像分割	第22-24页
·分割效果比较分析	第24-26页
·病害图像特征提取	第26-28页
·颜色特征	第26页
·形状特征	第26-27页
·纹理特征	第27-28页
·冬小麦叶部病害图像识别	第28-31页
·最大似然分类算法	第28-29页
·支持向量机算法	第29-30页
·识别效果比较分析	第30-31页
5 冬小麦叶部主要病害诊断系统的设计与实现	第31-37页
·Matlab	第31页
·Java Web	第31-32页
·系统设计	第32-34页
·系统实现	第34-37页
6 结论与讨论	第37-38页
参考文献	第38-42页
ABSTRACT	第42-43页