植物黑腐病病斑的自动识别与分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-15页 |
| ·课题的背景和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究概况及发展动态 | 第10-13页 |
| ·计算机图像处理技术在植物病害诊断中的应用 | 第10-12页 |
| ·计算机图像处理在叶片图像分析方面的相关产品 | 第12-13页 |
| ·本项研究的主要内容 | 第13页 |
| ·本项研究的技术路线: | 第13-15页 |
| 第二章 植物黑腐病病斑形态信息的提取与分析 | 第15-24页 |
| ·本章引论 | 第15页 |
| ·黑腐病病害的症状 | 第15-18页 |
| ·黑腐病病斑的几何形状分析和识别 | 第18-24页 |
| ·病斑的几何形状特征 | 第18-22页 |
| ·病斑形态特征的选择 | 第22页 |
| ·实验材料 | 第22页 |
| ·实验结果及有效性分析 | 第22-24页 |
| 第三章 植物黑腐病病斑颜色信息的提取与分析 | 第24-33页 |
| ·彩色空间的选择 | 第24-28页 |
| ·RGB模型 | 第24-25页 |
| ·HSI颜色模型 | 第25-26页 |
| ·颜色模型的选择 | 第26页 |
| ·RGB与HSI颜色模型相互之问的转换 | 第26-28页 |
| ·病斑颜色矩特征提取 | 第28-29页 |
| ·基于统计的病斑红、绿象素特征提取 | 第29-31页 |
| ·基于C-均值聚类方法的病斑颜色特征分析 | 第31-33页 |
| ·C—均值法 | 第31-32页 |
| ·实验结果 | 第32-33页 |
| 第四章 植物黑腐病病斑纹理信息的提取与分析 | 第33-54页 |
| ·直方图统计特征 | 第33-37页 |
| ·灰度级的直方图特征 | 第33-34页 |
| ·图像的自相关函数 | 第34-35页 |
| ·灰度共生矩阵 | 第35-37页 |
| ·直方图统计特征分析 | 第37页 |
| ·小波基本理论 | 第37-45页 |
| ·傅立叶变换与小波分析 | 第37-38页 |
| ·短时傅立叶变换 | 第38-40页 |
| ·小波变换 | 第40-43页 |
| ·小波变换特点 | 第43-45页 |
| ·图像小波分解的小波函数的选取 | 第45-49页 |
| ·小波函数的选取原则 | 第45-46页 |
| ·几种典型的小波函数 | 第46-49页 |
| ·病斑图像的小波纹理特征提取 | 第49-54页 |
| ·多尺度分析 | 第49页 |
| ·二维正交小波变换 | 第49-50页 |
| ·小波纹理特征 | 第50-52页 |
| ·特征加权 | 第52-54页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第54-57页 |
| ·BP神经网络分类器的设计 | 第54-55页 |
| ·实验结果 | 第55页 |
| ·实验分析 | 第55-57页 |
| 第六章 研究结论及建议 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录A 测试样本的特征数据 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第71页 |
