| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·储粮害虫分类识别与稀疏表征理论概述 | 第10-12页 |
| ·储粮害虫分类识别概述 | 第10-11页 |
| ·稀疏表征理论概述 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·稀疏表征研究现状 | 第12-13页 |
| ·储粮害虫分类识别现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容与章节结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 稀疏表征理论基础 | 第16-27页 |
| ·稀疏表征理论 | 第16-19页 |
| ·稀疏表征模型 | 第16-17页 |
| ·基于稀疏表征的分类识别方法的原理 | 第17页 |
| ·特征提取与优化 | 第17-19页 |
| ·压缩感知理论 | 第19-25页 |
| ·信号稀疏表征 | 第20-21页 |
| ·观测矩阵设计 | 第21页 |
| ·重构算法设计 | 第21-25页 |
| ·贪婪算法 | 第21-23页 |
| ·凸松弛算法 | 第23-24页 |
| ·组合算法 | 第24-25页 |
| ·稀疏表征的应用 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于稀疏表征害虫识别的特征选取与优化 | 第27-37页 |
| ·图像预处理 | 第27页 |
| ·Gabor 能量特征提取 | 第27-29页 |
| ·改进的 Gabor 能量特征提取 | 第29-33页 |
| ·基于全局能量对比的局部 Gabor 能量特征提取 | 第29-30页 |
| ·基于横向能量对比的局部 Gabor 能量特征提取 | 第30-31页 |
| ·基于纵向能量对比的局部 Gabor 能量特征提取 | 第31-33页 |
| ·特征优化 | 第33-34页 |
| ·分类实验 | 第34-36页 |
| ·实验一 | 第35页 |
| ·实验二 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于压缩感知害虫识别的重构算法研究 | 第37-46页 |
| ·凸松弛算法（L_1 ）及重构模型 | 第37页 |
| ·凸松弛算法（L_1 ）分类性能仿真 | 第37-38页 |
| ·贪婪算法及重构模型 | 第38-39页 |
| ·贪婪算法分类性能仿真 | 第39-41页 |
| ·基于 ROMP 算法的不同特征方案的分类性能比较 | 第39-40页 |
| ·基于 SP 算法的不同特征方案的分类性能比较 | 第40-41页 |
| ·组合算法 | 第41-44页 |
| ·基于L_1 与 ROMP 的组合算法 | 第41-43页 |
| ·基于L_1 与 ROMP 算法模型 | 第41-42页 |
| ·基于L_1 与 ROMP 算法分类性能比较实验 | 第42-43页 |
| ·基于L_1 与 SP 的组合算法 | 第43-44页 |
| ·基于L_1 与 SP 算法模型 | 第43页 |
| ·基于L_1 与 SP 算法分类性能比较实验 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 结论与展望 | 第46-48页 |
| ·本文工作总结 | 第46页 |
| ·未来工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 个人简介 | 第53页 |
