| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究的意义 | 第11-12页 |
| ·图像处理技术在农业中的研究及应用现状 | 第12-13页 |
| ·国外方面 | 第12页 |
| ·国内方面 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究思路与技术路线 | 第14-16页 |
| ·技术路线 | 第14-16页 |
| 2 实验准备及数据获取 | 第16-18页 |
| ·实验准备 | 第16页 |
| ·实验材料及实验地点 | 第16页 |
| ·数据获取 | 第16页 |
| ·数据处理 | 第16-18页 |
| 3 图像采集及处理 | 第18-31页 |
| ·作物植株图像的采集 | 第18页 |
| ·数字图像处理系统 | 第18-19页 |
| ·系统框图 | 第18-19页 |
| ·系统的实现 | 第19页 |
| ·其它因素的消除 | 第19-20页 |
| ·光照强度影响的消除 | 第19-20页 |
| ·叶面积影响的消除 | 第20页 |
| ·植株图像分割 | 第20-21页 |
| ·图像颜色特征数据的提取 | 第21-29页 |
| ·以边界方法分割作物植株 | 第21页 |
| ·以区域方法分割水稻作物植株 | 第21-25页 |
| ·以2R + G 比值图分割水稻植株时阈值的自动选择 | 第25-29页 |
| ·GUI 界面的设计 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 4 水稻植株图像颜色特征值与植株像素值相关性分析 | 第31-48页 |
| ·分析方法及工具 | 第31-33页 |
| ·水稻图像颜色特征数据的提取及模型的建立 | 第33-47页 |
| ·回归模型的建立及分析 | 第33-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 5 水稻收割时喂入量实时检测模型的建立 | 第48-55页 |
| ·水稻喂入量实时检测模型 | 第48-55页 |
| ·喂入量检测模型 | 第48-55页 |
| 6 结论与展望 | 第55-57页 |
| ·本研究主要结论 | 第55-56页 |
| ·创新点 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第59页 |