| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 前言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第9-11页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.5 论文结构 | 第12-13页 |
| 第2章 背景知识 | 第13-18页 |
| 2.1 烟叶图像的数字化表示 | 第13-14页 |
| 2.2 烟叶形态学参数的提取 | 第14-15页 |
| 2.3 模糊集与模糊分类简介 | 第15页 |
| 2.4 烟叶分组基本知识简介 | 第15-18页 |
| 第3章 烟叶图像预处理、HIS颜色特征提取及模糊分类方法 | 第18-36页 |
| 3.1 烟叶数字图像的获取和灰度化处理 | 第18-20页 |
| 3.2 阈值分割及RGB图像背景扣除 | 第20-22页 |
| 3.3 烟叶图像形态学特征提取 | 第22-24页 |
| 3.4 颜色模型的选取及RGB向HIS颜色模型的转换方法 | 第24-27页 |
| 3.5 烟叶颜色特征的提取和表示 | 第27-28页 |
| 3.6 最大隶属度原则及隶属函数的确定方法 | 第28-30页 |
| 3.7 基于高斯隶属度函数烟叶模糊分类器实现 | 第30-36页 |
| 第4章 基于模糊分类的烟叶分组实验及测试 | 第36-52页 |
| 4.1 烟叶分组的测试对象和实验设置 | 第36-41页 |
| 4.2 烟叶分组测试过程 | 第41-47页 |
| 4.3 分组效率及准确率 | 第47-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 未来的工作 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
| 附录 | 第55-58页 |
| A1. 测试数据片段 | 第55页 |
| A2. 主要代码 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |