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基于数字图像处理的玉米苗期田间杂草的识别研究

摘要第1-13页
ABSTRACT第13-16页
第1章 绪论第16-27页
   ·引言第16-18页
     ·农田杂草的危害以及去除方法第16-17页
     ·数字图像处理技术在农业中的应用第17-18页
   ·研究背景第18-24页
     ·背景和植物的分离研究第18-20页
     ·作物和杂草的识别研究第20-23页
     ·主要存在的问题第23-24页
   ·研究目标和技术路线第24-27页
     ·研究目标及内容第24-25页
     ·技术路线第25-27页
第2章 图像的采集第27-34页
   ·引言第27页
   ·图像采集系统的搭建第27-29页
   ·图像的采集第29-33页
     ·采集对象及时间第29-31页
     ·拍摄高度和分辨率的选择第31-32页
     ·田间光照的测量及背景选择第32-33页
   ·小结第33-34页
第3章 图像处理的基础算法研究第34-48页
   ·引言第34页
   ·图像灰度化第34-35页
     ·理论知识第34-35页
     ·试验结果分析第35页
   ·图像去噪第35-37页
     ·理论知识第35-37页
     ·试验结果分析第37页
   ·图像分割第37-42页
     ·理论知识第37-40页
     ·试验结果分析第40-42页
   ·边缘检测第42-44页
     ·理论知识第42-43页
     ·试验结果分析第43-44页
   ·形态学处理算法第44-46页
     ·理论知识第44-45页
     ·试验结果分析第45-46页
   ·区域标记算法第46页
   ·小结第46-48页
第4章 RGB空间的颜色指标在图像自动分割中的应用第48-64页
   ·引言第48-49页
   ·材料和方法第49-56页
     ·图像获取第49-51页
     ·颜色值的统计分析第51-54页
     ·二值图像第54-55页
     ·分割精度第55-56页
   ·结果与讨论第56-63页
     ·单株植物的颜色指标图分析第56-60页
     ·多植物的颜色指标图分析第60-61页
     ·分割精度比较第61-63页
     ·时间的比较第63页
   ·小结第63-64页
第5章 玉米和杂草图像的特征提取与识别试验第64-104页
   ·基于形状特征的识别研究第64-80页
     ·引言第64-65页
     ·试验材料与方法第65-77页
     ·试验结果与分析第77-80页
   ·基于纹理特征的识别研究第80-88页
     ·引言第80-81页
     ·材料与方法第81-86页
     ·试验结果与分析第86-88页
   ·基于小波能量参数的玉米和杂草的识别研究第88-94页
     ·引言第88-90页
     ·材料与方法第90-93页
     ·试验结果与分析第93-94页
   ·基于分形维数的玉米和杂草图像识别第94-103页
     ·引言第94-95页
     ·材料与试验方法第95-102页
     ·结果分析第102-103页
   ·小结第103-104页
第6章 基于多特征的玉米和杂草图像识别第104-112页
   ·引言第104-105页
   ·材料与方法第105-107页
     ·特征提取第105页
     ·降维处理第105-107页
   ·试验结果与分析第107-111页
     ·形状与纹理参数识别第107-108页
     ·纹理与分形维数识别第108-109页
     ·所有参数识别第109-111页
   ·小结第111-112页
第7章 动态图像恢复处理及识别研究第112-125页
   ·引言第112-113页
   ·材料与方法第113-117页
     ·图像采集与预处理第113页
     ·图像运动分析第113-116页
     ·图像质量评价函数第116-117页
   ·试验结果与分析第117-124页
     ·图像处理分析第117-121页
     ·图像质量评价第121-122页
     ·图像分割第122页
     ·图像识别第122-124页
   ·小结第124-125页
第8章 结论与展望第125-127页
   ·结论第125-126页
   ·展望第126-127页
参考文献第127-134页
攻读博士期间发表学术论文第134-135页
致谢第135-136页
附录第136-140页

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