基于图像处理的烟叶成熟度检测技术研究

摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第1章 绪论	第9-14页
·研究目的和意义	第9-11页
·国内外研究现状	第11-12页
·研究内容与组织结构	第12-14页
·主要研究内容	第12页
·论文组织结构	第12-14页
第2章 烟叶图像预处理	第14-28页
·烟叶图像特点	第14-15页
·烟叶图像去噪	第15-16页
·烟叶图像去雾	第16-25页
·基于非物理模型的图像去雾	第17页
·基于物理模型的图像去雾	第17-19页
·暗原色先验的去雾方法	第19-21页
·暗原色先验的算法优化	第21-23页
·实验结果与分析	第23-25页
·图像分割	第25-27页
·本章小结	第27-28页
第3章 烟叶图像特征提取	第28-34页
·颜色特征	第28-29页
·HSV 颜色空间	第28-29页
·颜色特征提取	第29页
·纹理特征	第29-32页
·灰度共生矩阵	第30-32页
·纹理特征提取	第32页
·本章小结	第32-34页
第4章 烟叶成熟度识别	第34-42页
·神经网络基本原理	第34-36页
·人工神经元模型	第34-35页
·激活函数	第35-36页
·神经网络模型	第36-38页
·神经网络学习过程	第38-39页
·神经网络实现烟叶成熟度检测	第39-41页
·本章小结	第41-42页
第5章 总结与展望	第42-43页
·总结	第42页
·展望	第42-43页
参考文献	第43-46页
致谢	第46-47页
作者简介	第47页