果树对靶喷雾系统中图像识别技术
| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第10-13页 |
| ·研究目的和意义 | 第13-14页 |
| ·研究内容和方法 | 第14-16页 |
| 第二章 室内树冠图像识别系统设计 | 第16-23页 |
| ·机器视觉系统概述 | 第16页 |
| ·本课题试验系统设计 | 第16-18页 |
| ·果树图像实时采集与处理系统硬件选型 | 第18-22页 |
| ·系统软件模块整体方案 | 第22-23页 |
| 第三章 果树图像处理基础理论 | 第23-34页 |
| ·图像处理开发环境与位图操作 | 第23-25页 |
| ·图像增强 | 第25-28页 |
| ·图像分割 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于颜色和纹理特征的果树图像分割 | 第34-44页 |
| ·基于颜色特征的果树图像分割 | 第34-39页 |
| ·基于纹理特征的果树图像分割 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 树冠识别系统平台测试 | 第44-49页 |
| ·平台组成与功能 | 第44-45页 |
| ·信息处理与表达试验 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 结论和建议 | 第49-50页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·建议 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 | 第54-59页 |
| 附录1 常用颜色特征误判率试验结果 | 第54-57页 |
| 附录2 合成纹理图像(图4—6)聚类结果 | 第57-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
