| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 2 农作物叶部病害图像数据库的建立 | 第16-32页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 图像采集与预处理 | 第16-21页 |
| 2.2.1 农作物叶部病害图像采集 | 第16-17页 |
| 2.2.2 图像叶片分割处理 | 第17-18页 |
| 2.2.3 病斑分割 | 第18-21页 |
| 2.3 农作物叶部病害图像特征提取及数据集构建 | 第21-25页 |
| 2.3.1 颜色特征 | 第21-22页 |
| 2.3.2 形状特征 | 第22-23页 |
| 2.3.3 纹理特征 | 第23-25页 |
| 2.4 系统实现 | 第25-31页 |
| 2.4.1 系统功能描述 | 第26页 |
| 2.4.2 界面结构与回调函数编写 | 第26-28页 |
| 2.4.3 软件运行效果展示 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 基于L_(2, p)范数的判别局部保留映射的特征选择 | 第32-44页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 相关算法 | 第32-34页 |
| 3.2.1 局部保持投影算法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 判别局部保留映射算法 | 第33-34页 |
| 3.2.3 线性无关的映射向量 | 第34页 |
| 3.3 基于L_(2, p)范数的判别局部保留映射算法 | 第34-40页 |
| 3.3.1 L_(2, p)范数及相关定义 | 第35-37页 |
| 3.3.2 基于L_(2, p)范数的判别局部保留映射算法构想 | 第37-38页 |
| 3.3.3 算法优化分析 | 第38-40页 |
| 3.4 实验 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 双权重协同表示分类 | 第44-52页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 相关算法 | 第44-46页 |
| 4.2.1 稀疏表示分类算法 | 第44-45页 |
| 4.2.2 协同表示分类算法 | 第45-46页 |
| 4.3 双权重协同表示分类器 | 第46-49页 |
| 4.3.1 双权重协同表示 | 第46-47页 |
| 4.3.2 双权重协同表示目标函数求解 | 第47-48页 |
| 4.3.3 双权重协同表示分类方法 | 第48页 |
| 4.3.4 算法收敛性及复杂度分析 | 第48-49页 |
| 4.4 实验 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 附录 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第67-68页 |
