基于视觉技术的农作物害虫的统计研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景、目的与意义 | 第10-11页 |
| ·计算机视觉技术的介绍 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外的研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内的研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究内容和技术路线 | 第15-16页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 图像采集及图像预处理 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·图像获取 | 第17-18页 |
| ·图像预处理 | 第18-23页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第18-19页 |
| ·灰度拉伸 | 第19-21页 |
| ·图像去噪 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 图像背景分割方法的研究 | 第25-40页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·阈值分割法 | 第25-30页 |
| ·迭代阈值法 | 第26-27页 |
| ·Otsu 法 | 第27-28页 |
| ·改进的 Otsu 法 | 第28-30页 |
| ·颜色模型的介绍 | 第30-33页 |
| ·RGB 颜色模型 | 第30-32页 |
| ·HSV 颜色模型 | 第32页 |
| ·颜色空间转换 | 第32-33页 |
| ·基于最小错误率的贝叶斯决策 | 第33-35页 |
| ·稻飞虱图像背景的分割 | 第35-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 粘连的稻飞虱分割及识别计数 | 第40-53页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·数学形态学的基本理论 | 第40-47页 |
| ·二值形态学 | 第40-43页 |
| ·灰度图像形态学 | 第43-47页 |
| ·距离变换 | 第47页 |
| ·分水岭分割原理 | 第47-48页 |
| ·稻飞虱的识别与计数 | 第48-51页 |
| ·种子点的选择 | 第48-49页 |
| ·粘连稻飞虱间的分割 | 第49-50页 |
| ·稻飞虱的计数 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第五章 稻飞虱自动计数系统软件的设计与实验结果 | 第53-66页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·系统的运行环境 | 第53-54页 |
| ·系统软件的设计步骤 | 第54-55页 |
| ·GUI 的介绍 | 第55-60页 |
| ·基于视觉技术的稻飞虱统计系统的实现 | 第60-64页 |
| ·结果与分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目和发表论文 | 第75页 |
