基于图像识别技术的玉米生育期自动观测研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第8页 |
| ·图像识别技术基础 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第9-13页 |
| ·国外研究动态 | 第10-11页 |
| ·国内研究动态 | 第11-13页 |
| ·研究目标与内容 | 第13-14页 |
| ·研究目标 | 第13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·技术路线 | 第14-15页 |
| ·论文创新点及各章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 图像识别的系统方案 | 第17-22页 |
| ·图像识别系统的硬件构成 | 第17-18页 |
| ·图像采集的软件条件 | 第18-19页 |
| ·实验区概况及测点选择 | 第19-20页 |
| ·传统观测实验方法 | 第20-22页 |
| ·测点布置 | 第20页 |
| ·试验器材 | 第20页 |
| ·立标杆方法 | 第20页 |
| ·玉米品种和特性 | 第20-21页 |
| ·观测项目和观测时间 | 第21-22页 |
| 第三章 图像采集与预处理 | 第22-27页 |
| ·图像采集标准 | 第22-23页 |
| ·图像预处理 | 第23-27页 |
| ·线性滤波 | 第23-24页 |
| ·中值滤波 | 第24-25页 |
| ·阴影消除 | 第25-26页 |
| ·二值化 | 第26-27页 |
| 第四章 图像识别方法及实验结果 | 第27-43页 |
| ·颜色模型 | 第27-30页 |
| ·RGB颜色模型 | 第27-28页 |
| ·HSL颜色模型 | 第28页 |
| ·RGB颜色模型转HSL颜色模型 | 第28-29页 |
| ·HSL颜色模型转RGB颜色模型 | 第29-30页 |
| ·RGB空间绿色像素提取方法 | 第30页 |
| ·黄色像素提取方法 | 第30-31页 |
| ·RGB空间差值法 | 第30页 |
| ·HSL空间提取阈值法 | 第30-31页 |
| ·消除湿土颜色 | 第31-32页 |
| ·区域标记算法 | 第32-34页 |
| ·基于区域标记的像素标记法 | 第33-34页 |
| ·图像颜色特征分析实验结果 | 第34-41页 |
| ·绿色像素提取 | 第34-35页 |
| ·黄色像素提取 | 第35-39页 |
| ·杂草和土壤消除 | 第39-40页 |
| ·玉米各生育期阈值 | 第40-41页 |
| ·准确率验证 | 第41-43页 |
| 第五章 玉米生育期图像自动识别系统 | 第43-51页 |
| ·系统开发工具 | 第43页 |
| ·系统设计流程 | 第43-44页 |
| ·系统功能及运行界面 | 第44-48页 |
| ·手动模块 | 第44-45页 |
| ·自动模块 | 第45-46页 |
| ·运行界面 | 第46-48页 |
| ·函数及相关模块说明 | 第48-51页 |
| ·区域标记法去除杂草函数说明 | 第48-50页 |
| ·QuickReport报表控件及实现代码 | 第50页 |
| ·公共数据模块Data Module | 第50-51页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第51-53页 |
| ·本文特色及创新 | 第51页 |
| ·结论 | 第51页 |
| ·讨论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间的论文发表 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
