计算机视觉在根系形态分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 图目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·本课题研究的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究概况 | 第11-13页 |
| ·研究内容与目标 | 第13-14页 |
| ·本论文结构和安排 | 第14-16页 |
| 第二章 根系形态分析系统的构成 | 第16-20页 |
| ·图像获取 | 第16-18页 |
| ·试验环境的搭建 | 第16-17页 |
| ·根系分析系统的标定 | 第17页 |
| ·拍摄标准 | 第17-18页 |
| ·根系形态分析系统的构成 | 第18-19页 |
| ·本章小节 | 第19-20页 |
| 第三章 根系图像分割及二值化 | 第20-36页 |
| ·颜色模型 | 第20-25页 |
| ·RGB和CMY颜色模型 | 第20-23页 |
| ·YIQ、YUV、YCbCr模型 | 第23-24页 |
| ·HSV模型 | 第24-25页 |
| ·图像阈值化分割 | 第25-29页 |
| ·图像分割介绍 | 第25-26页 |
| ·阈值化分割 | 第26-29页 |
| ·基于各像素值的阈值 | 第27页 |
| ·基于区域性质的阈值 | 第27-28页 |
| ·基于坐标位置的阈值 | 第28页 |
| ·特征空间聚类 | 第28-29页 |
| ·图像特征分析 | 第29-33页 |
| ·根系图像RGB分析 | 第30页 |
| ·根系图像YCbCr分析 | 第30-32页 |
| ·根系图像HSV分析 | 第32-33页 |
| ·实验小结 | 第33页 |
| ·根系图像分割算法设计 | 第33-35页 |
| ·本章小节 | 第35-36页 |
| 第四章 根系二值图像处理 | 第36-44页 |
| ·噪声去除 | 第36-37页 |
| ·中值滤波 | 第36-37页 |
| ·区域标记 | 第37页 |
| ·二值图像细化技术 | 第37-40页 |
| ·细化技术 | 第37-39页 |
| ·试验分析 | 第39-40页 |
| ·剪枝 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 根系形态分析和信息提取 | 第44-57页 |
| ·根系形态分析 | 第44-50页 |
| ·根系图像的特征 | 第44-45页 |
| ·经典Dijkstra算法的主要思想 | 第45-46页 |
| ·最短路径算法的优化途径 | 第46-47页 |
| ·曲线走向优化Dijkstra算法 | 第47-48页 |
| ·曲线走向最短路径算法性能分析 | 第48-49页 |
| ·主根路径曲线的存储与显示 | 第49-50页 |
| ·根系形态参数的提取 | 第50-53页 |
| ·总侧面积 | 第50-51页 |
| ·根系总长度 | 第51-52页 |
| ·根数的测定 | 第52页 |
| ·侧根间距的测定 | 第52-53页 |
| ·试验数据及误差分析 | 第53-56页 |
| ·侧根生长点 | 第53-54页 |
| ·总侧面积 | 第54页 |
| ·根系总长度 | 第54-55页 |
| ·误差分析 | 第55-56页 |
| ·本章小节 | 第56-57页 |
| 第六章 根系形态分析系统的实现 | 第57-64页 |
| ·根系形态分析系统软件设计思想 | 第57页 |
| ·软件实现的主要功能 | 第57-58页 |
| ·关键技术与实现 | 第58-62页 |
| ·软件界面 | 第62-63页 |
| ·本章小节 | 第63-64页 |
| 第七章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·论文的研究成果 | 第64页 |
| ·进一步的展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
