| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义与目的 | 第8-9页 |
| 1.3 基于特征信息表达与识别的国内外发展现状及发展趋势 | 第9-12页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 发展趋势 | 第12页 |
| 1.4 论文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.5 研究方案与技术路线 | 第13-15页 |
| 第二章 烟叶图像采集装置 | 第15-24页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 烟叶图像采集装置设计 | 第15-20页 |
| 2.3 烟叶样本选取及烟叶图像采集方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 烟叶样本选取 | 第20-22页 |
| 2.3.2 烟叶图像采集方法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 烟叶图像处理 | 第24-37页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 颜色空间模型简介 | 第24-26页 |
| 3.3 烟叶图像预处理 | 第26-33页 |
| 3.3.1 烟叶图像中值滤波处理 | 第27-30页 |
| 3.3.2 烟叶图像锐化处理 | 第30-33页 |
| 3.4 烟叶图像分割 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于视觉信息的烟叶分级算法研究 | 第37-72页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 烟叶颜色特征提取研究 | 第37-59页 |
| 4.2.1 烟叶颜色特征提取 | 第37-46页 |
| 4.2.2 基于CIEDE2000色差公式烟叶分级方法研究 | 第46-49页 |
| 4.2.3 基于RGB距离色差公式烟叶分级方法研究 | 第49-59页 |
| 4.2.4 待测烟叶与标准烟叶的色差比较 | 第59页 |
| 4.3 烟叶成熟度和油分特征提取与视觉信息表达 | 第59-68页 |
| 4.3.1 灰色系统理论 | 第60-61页 |
| 4.3.2 烟叶成熟度特征研究 | 第61-65页 |
| 4.3.3 烟叶油分特征研究 | 第65-68页 |
| 4.4 烟叶身份和叶片结构特征提取与视觉信息表达 | 第68-71页 |
| 4.4.1 烟叶身份特征提取研究现状 | 第68-69页 |
| 4.4.2 烟叶叶片结构特征提取研究现状 | 第69-70页 |
| 4.4.3 烟叶身份和叶片结构特征研究现状小结 | 第70-71页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 基于视觉信息的烟叶分级算法实现 | 第72-82页 |
| 5.1 引言 | 第72页 |
| 5.2 OpenCV计算机视觉库 | 第72-73页 |
| 5.3 烟叶分级算法OpenCV实现 | 第73-80页 |
| 5.4 本章小结 | 第80-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-85页 |
| 6.1 研究总结 | 第82-83页 |
| 6.2 进一步研究展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 附录Ⅰ 在校期间发表的论文和申请的专利 | 第89-90页 |
| 附录Ⅱ 42 级烟叶分级国家标准品质因素表 | 第90-92页 |
| 附录Ⅲ MATLAB提取烟叶图像的R、G、B通道的平均值 | 第92-94页 |
| 附录Ⅳ MATLAB提取烟叶图像的H、S、V通道的平均值 | 第94-96页 |
| 附录Ⅴ MATLAB提取烟叶图像的RGB距离色差值 | 第96-99页 |
