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计算机视觉技术在作物形态测量中的应用

第一章 综述第1-14页
 1.1 研究目的和意义第8-9页
 1.2 国内外研究概况第9-12页
 1.3 研究目标与研究方案第12-14页
  1.3.1 研究内容与目标第12-13页
  1.3.2 研究方案第13-14页
第二章 作物生长信息检测系统第14-17页
 2.1 概述第14-15页
 2.2 系统设计第15-16页
  2.2.1 系统设计思想第15页
  2.2.2 系统设计特点第15-16页
 2.3 系统使用第16-17页
第三章 图像的获取第17-23页
 3.1 拍摄标准第17页
 3.2 图像获取第17-18页
 3.3 系统标定第18页
 3.4 定标实验第18-22页
 3.4 小结第22-23页
第四章 图像预处理算法的选择第23-37页
 4.1 二值图像分割第23-24页
 4.2 噪声去除第24-26页
  4.2.1 腐蚀和膨胀第24-25页
  4.2.2 中值滤波第25页
  4.2.3 区域标记第25-26页
 4.3 株型曲线的预处理第26-31页
  4.3.1 细化第26-28页
  4.3.2 剪枝第28-31页
  4.3.3 曲线跟踪第31页
  4.3.4 茎叶区分第31页
 4.4 叶片轮廓的预处理第31-34页
  4.4.1 轮廓提取第32-33页
  4.4.2 轮廓跟踪第33-34页
  4.4.3 叶脉提取第34页
 4.5 矢量化第34-36页
 4.6 小结第36-37页
第五章 玉米生长信息的检测第37-47页
 5.1 玉米的形态特征第37-38页
 5.2 株型的检测第38-42页
  5.2.1 叶脉特征检测第38-42页
  5.2.2 其他株型特征检测第42页
 5.3 叶片形态检测第42-46页
  5.3.1 叶面积第42-44页
  5.3.2 叶脉长度第44-45页
  5.3.3 叶宽第45-46页
 5.4 小结第46-47页
第六章 测量数据与误差分析第47-63页
 6.1 自然株高第50-51页
 6.2 生理株高第51-52页
 6.3 叶位高第52-55页
 6.4 叶长第55-62页
 6.5 小结第62-63页
第七章 结论第63-65页
 7.1 主要研究结论第63页
 7.2 今后设想第63-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士学位期间参与的学术活动第69-70页
 一、发表的学术论文第69页
 二、参加的学术研讨会第69页
 三、参与的主要科研项目第69-70页
致谢第70-71页
附录第71-83页
 1. 国际上的作物图像分析软件第71-75页
  1.1 美国CIAS计算机图象分析系统第71-73页
  1.2 英国Delta TDevicesLtd图象分析系统第73-74页
  1.3 加拿大REGENTINSTRUMENTSINC植物科学图象分析专用系统第74-75页
 2. GDI+测量误差分析第75-81页
 3. 计算机软件登记著作权登记证书第81-82页
 4. 作物测量软件(2.0版)鉴定报告第82-83页

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