基于计算机视觉的麦田杂草识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| §1-1 研究目的及意义 | 第8-10页 |
| §1-2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1-2-1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1-2-2 国内研究现状 | 第12页 |
| 1-2-3 面临的技术挑战 | 第12-13页 |
| §1-3 本文的主要研究内容 | 第13页 |
| §1-4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 图像的采集和预处理 | 第14-19页 |
| §2-1 杂草图像的获取 | 第14-15页 |
| §2-2 杂草图像预处理 | 第15-18页 |
| 2-2-1 杂草图像的增强 | 第15-17页 |
| 2-2-2 平滑滤波除噪 | 第17-18页 |
| §2-3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于颜色特征的绿色植物与土壤背景的分割 | 第19-30页 |
| §3-1 彩色空间 | 第19-21页 |
| 3-1-1 RGB 颜色空间 | 第19-20页 |
| 3-1-2 HIS 颜色空间 | 第20页 |
| 3-1-3 HIS 与RGB 之间的非线性映射 | 第20-21页 |
| §3-2 杂草颜色特征分析 | 第21-25页 |
| 3-2-1 RGB 空间颜色参数测定与分析 | 第21-23页 |
| 3-2-2 rgb 空间颜色参数测定与分析 | 第23页 |
| 3-2-3 HSI 空间颜色参数测定与分析 | 第23-25页 |
| 3-2-4 颜色特征的选择 | 第25页 |
| §3-3 绿色植物与土壤背景的分割 | 第25-29页 |
| 3-3-1 分割方法分析 | 第25-27页 |
| 3-3-2 分割流程 | 第27-28页 |
| 3-3-3 试验结果分析 | 第28-29页 |
| §3-4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 麦田杂草识别及特征参数的确定 | 第30-37页 |
| §4-1 数学形态学算法 | 第30-31页 |
| §4-2 杂草与小麦的识别 | 第31-35页 |
| 4-2-1 杂草的识别流程 | 第31-32页 |
| 4-2-2 边缘检测及形态学边缘修补 | 第32-33页 |
| 4-2-3 种子填充 | 第33-35页 |
| 4-2-4 杂草区域的识别 | 第35页 |
| §4-3 杂草区域密度分布测定 | 第35-36页 |
| §4-4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 杂草分类系统 | 第37-47页 |
| §5-1 杂草图像的定位及归一化 | 第37-38页 |
| §5-2 杂草图像纹理特征的提取 | 第38-44页 |
| 5-2-1 灰度共生矩阵 | 第38-39页 |
| 5-2-2 杂草图像纹理特征参数的选择分析 | 第39-41页 |
| 5-2-3 试验及试验结果分析 | 第41-44页 |
| §5-3 杂草识别与分类 | 第44-46页 |
| 5-3-1 分类算法分析 | 第44-45页 |
| 5-3-2 杂草识别系统界面设计 | 第45-46页 |
| 5-3-3 试验结果分析 | 第46页 |
| §5-4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第53页 |
