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稻飞虱前翅形状特征测量方法的研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-14页
第一章 绪论第14-30页
   ·研究背景第14-15页
   ·研究对象及方法介绍第15-18页
     ·昆虫的翅第15-16页
     ·形状描述方法第16-18页
   ·昆虫翅边界描述方法的研究现状第18-20页
     ·国内外研究进展第18页
     ·傅里叶描述子的研究现状第18-19页
     ·存在的问题第19-20页
   ·昆虫翅区域描述方法的研究现状第20-23页
     ·国外研究进展第20-22页
     ·国内研究进展第22-23页
     ·存在的问题第23页
   ·研究内容第23-24页
     ·研究目的第23页
     ·主要内容第23-24页
     ·技术路线第24页
   ·本章小结第24-25页
 参考文献第25-30页
第二章 边界点数对傅里叶描述子精度的影响第30-38页
   ·引言第30页
   ·构建圆形边界第30页
   ·傅里叶描述子与形状相似度第30-31页
   ·边界点数与傅里叶描述子精度关系试验第31-35页
     ·试验思路第31-32页
     ·试验步骤第32页
     ·试验数据与分析第32-34页
     ·试验验证第34-35页
   ·本章小结第35-36页
 参考文献第36-38页
第三章 稻飞虱前翅图像采集及边界形状归一化第38-46页
   ·引言第38页
   ·样本制备及图像采集第38-39页
     ·样本制备第38页
     ·图像采集第38-39页
   ·稻飞虱前翅边界形状归一化第39-43页
     ·归一化方法第39-40页
     ·稻飞虱前翅边界的提取第40-42页
     ·稻飞虱前翅边界的归一化第42-43页
   ·边界重采样第43页
   ·本章小结第43-44页
 参考文献第44-46页
第四章 稻飞虱前翅傅里叶描述子的比较第46-66页
   ·引言第46页
   ·傅里叶描述子第46-50页
     ·极半径傅里叶描述子第46-47页
     ·复数傅里叶描述子第47-49页
     ·椭圆傅里叶描述子第49-50页
   ·边界重构精度比较第50-54页
     ·比较标准第51-52页
     ·试验数据和曲线第52-53页
     ·结果与分析第53-54页
   ·识别精度比较第54-62页
     ·基于MATLAB的层次聚类法第54-55页
     ·Rohlf试验第55-58页
     ·傅里叶系数筛选试验第58-62页
   ·重构精度与识别精度的关系第62-63页
   ·本章小结第63-65页
 参考文献第65-66页
第五章 稻飞虱翅脉特征提取方法的研究第66-76页
   ·引言第66页
   ·基于距离变换的分水岭算法第66-68页
     ·欧氏距离变换第66-67页
     ·分水岭算法第67-68页
   ·稻飞虱翅脉特征提取试验第68-71页
     ·构建连通的距离变换图第68-69页
     ·翅脉骨架和节点坐标的提取第69-71页
   ·算法检验第71-73页
   ·本章小结第73-75页
 参考文献第75-76页
第六章 翅脉特征在稻飞虱种类鉴定中的应用研究第76-86页
   ·引言第76页
   ·方法第76-77页
     ·数据获取第76-77页
     ·判别分析第77页
   ·结果与分析第77-83页
     ·数据第77-81页
     ·判别分析结果第81-82页
     ·可靠性比较第82-83页
   ·本章小结第83-84页
 参考文献第84-86页
第七章 结论与后续研究建议第86-88页
   ·结论第86页
   ·研究的创新点第86-87页
   ·后续研究建议第87-88页
附录第88-108页
 附录1:第二章中构建的圆形二值图像第88-89页
 附录2:灰飞虱前翅样本二值图像第89-90页
 附录3:褐飞虱前翅样本二值图像第90-91页
 附录4:白背飞虱前翅样本二值图像第91-92页
 附录5:稻飞虱前翅边界的归一化极半径傅里叶描述子第92-94页
 附录6:稻飞虱前翅边界的归一化复数傅里叶描述子第94-96页
 附录7:稻飞虱前翅边界的归一化椭圆傅里叶描述子(d_1~d_(12))第96-100页
 附录8:采用分水岭算法和细化算法提取的所有稻飞虱样本的翅脉骨架图第100-106页
 附录9:采用分水岭算法提取的果蝇、蜜蜂样本的翅脉骨架图第106-108页
攻读博士学位期间发表的论文第108-110页
致谢第110页

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