摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
目录 | 第9-14页 |
图表目录 | 第14-18页 |
第一章 绪论 | 第18-28页 |
1 课题的研究背景 | 第18页 |
2 课题的研究意义 | 第18页 |
3 国内外研究现状 | 第18-25页 |
4 论文的研究内容、目标和技术路线 | 第25-26页 |
·论文的研究内容 | 第25页 |
·论文的研究目标 | 第25-26页 |
·论文的研究技术路线 | 第26页 |
5 论文的结构安排 | 第26-28页 |
第二章 试验材料与方法 | 第28-47页 |
1 材料与地点 | 第28-29页 |
·水稻 | 第28页 |
·油菜 | 第28-29页 |
2 试验设计与方法 | 第29-30页 |
·水稻 | 第29页 |
·油菜 | 第29-30页 |
3 常规测定项目与方法 | 第30-31页 |
·叶绿素含量测定 | 第30页 |
·氮含量 | 第30-31页 |
·SPAD值测定 | 第31页 |
4 数据统计处理 | 第31-32页 |
5 图像获取方法 | 第32-34页 |
·室内环境 | 第32-33页 |
·大田环境 | 第33-34页 |
6 图像预处理方法 | 第34-36页 |
7 颜色空间与指标 | 第36-45页 |
·颜色空间 | 第36-44页 |
·颜色指标 | 第44-45页 |
8 叶片面积计算方法 | 第45页 |
9 图像分析方法 | 第45-46页 |
·网格分析法 | 第45-46页 |
·同心圆分析法 | 第46页 |
·颜色域分析法 | 第46页 |
10 图像分析软件 | 第46-47页 |
第三章 光照问题研究 | 第47-70页 |
1. 光照问题概述 | 第47-49页 |
·传感器成像模型 | 第47页 |
·对角模型 | 第47-48页 |
·表面反射模型 | 第48页 |
·颜色恒常性算法 | 第48-49页 |
2. 研究中存在的主要光照问题 | 第49-53页 |
·光照亮度问题 | 第49-50页 |
·光照颜色问题 | 第50-52页 |
·户外光照影响叶片表面颜色的问题 | 第52-53页 |
3. 光照亮度补偿 | 第53-56页 |
·方法 | 第53-54页 |
·结果与分析 | 第54-56页 |
4. 色偏检测 | 第56-61页 |
·图像统计特征分析 | 第56-58页 |
·方法 | 第58-59页 |
·结果与分析 | 第59-61页 |
·三种色偏检测方法性能比较 | 第59页 |
·RGB检测方法性能的测试结果 | 第59-61页 |
5. 色偏校正 | 第61-68页 |
·方法 | 第61-62页 |
·颜色恒常性算法 | 第61页 |
·色偏校正方法 | 第61页 |
·误差度量和性能评价方法 | 第61-62页 |
·结果 | 第62-66页 |
·基于566幅偏黄色叶片图像集的实验结果 | 第62-63页 |
·基于360幅偏绿色叶片图像集的实验结果 | 第63-64页 |
·基于216幅偏蓝色叶片图像集的实验结果 | 第64-65页 |
·基于542幅正常叶片图像集的实验结果 | 第65-66页 |
·图像光照校正示例 | 第66-68页 |
6. 讨论与结论 | 第68-69页 |
7. 小结 | 第69-70页 |
第四章 图像分析技术问题研究 | 第70-94页 |
1. 图像分析技术概述 | 第70-72页 |
·基本流程 | 第70页 |
·灰度化 | 第70-71页 |
·图像分割 | 第71页 |
·数学形态学处理 | 第71-72页 |
2. 图像分析中存在的主要问题 | 第72-75页 |
·图像背景分割问题 | 第72-74页 |
·图像分割的精确与模糊问题 | 第74-75页 |
·叶表面空间分布的网格划分问题 | 第75页 |
3. 图像分割 | 第75-88页 |
·方法 | 第75-77页 |
·待比较的分割方法 | 第75-76页 |
·误差度量和性能评价方法 | 第76-77页 |
·结果与分析 | 第77-88页 |
·分割误差实验结果 | 第77-83页 |
·相关系数实验结果 | 第83-84页 |
·主观评价 | 第84-88页 |
4. 外接矩形计算 | 第88-92页 |
·方法 | 第88-89页 |
·外接矩形计算方法 | 第88页 |
·误差度量和性能评价方法 | 第88-89页 |
·结果与分析 | 第89-92页 |
·人工测量倾斜角度的可靠性 | 第89页 |
·基于226幅油菜叶片(314片)图像集的角度误差实验结果 | 第89-90页 |
·基于120幅水稻叶片(420片)图像集的角度误差实验结果 | 第90页 |
·主观评价 | 第90-92页 |
5. 讨论与结论 | 第92-93页 |
6. 小结 | 第93-94页 |
第五章 敏感特征与空间选择问题研究 | 第94-117页 |
1. 敏感特征与空间选择问题概述 | 第94页 |
2. 敏感颜色特征选择 | 第94-102页 |
·方法 | 第94-95页 |
·敏感颜色特征标准 | 第94页 |
·基于最大相关性的敏感颜色特征选择方法 | 第94-95页 |
·结果与分析 | 第95-102页 |
·室内环境下叶片水平敏感颜色空间与指标筛选结果 | 第95-97页 |
·室外环境下叶片水平敏感颜色特征筛选结果 | 第97-98页 |
·室内环境下植株水平敏感颜色特征筛选结果 | 第98-100页 |
·室外环境下植株冠层水平敏感颜色特征筛选结果 | 第100页 |
·室外环境下冠层水平敏感颜色特征筛选结果 | 第100-102页 |
3. 叶色时空分布规律与形成机理 | 第102-109页 |
·方法 | 第102页 |
·结果与分析 | 第102-109页 |
·氮含量分布特征 | 第102-104页 |
·叶片水平敏感颜色特征空间分布规律 | 第104-108页 |
·植株冠层水平敏感颜色特征空间分布规律 | 第108-109页 |
·群体冠层水平敏感颜色特征时间分布规律 | 第109页 |
4. 敏感空间选择 | 第109-115页 |
·方法 | 第109页 |
·结果与分析 | 第109-115页 |
·叶片水平敏感空间选择结果 | 第109-112页 |
·植株叶位水平敏感空间选择结果 | 第112-115页 |
·植株冠层水平敏感空间选择结果 | 第115页 |
5. 讨论与结论 | 第115-116页 |
6. 小结 | 第116-117页 |
第六章 建模问题研究 | 第117-132页 |
1. 建模方法概述 | 第117-119页 |
·线性回归 | 第117页 |
·稳健线性回归 | 第117页 |
·多项式回归 | 第117页 |
·逐步判别回归 | 第117-118页 |
·支持向量回归与支持向量机 | 第118页 |
·极限学习机 | 第118页 |
·神经网络 | 第118页 |
·线性判别分析 | 第118-119页 |
·模型性能评价指标 | 第119页 |
2. 建模中存在的主要问题 | 第119-120页 |
·线性与非线性问题 | 第119页 |
·建模方法的稳定性问题 | 第119页 |
·模型的泛化性问题 | 第119-120页 |
3. 定量回归模型构建 | 第120-128页 |
·线性与非线性模型比较 | 第120-121页 |
·模型稳定性比较 | 第121-122页 |
·模型泛化性比较 | 第122-125页 |
·定量回归模型 | 第125-128页 |
·水稻定量回归模型 | 第125-127页 |
·油菜定量回归模型 | 第127-128页 |
4. 定性诊断模型构建 | 第128-131页 |
·定性诊断样本集 | 第128-129页 |
·特征选择 | 第129页 |
·定性诊断模型 | 第129-131页 |
·水稻定性诊断模型及诊断结果 | 第129-130页 |
·油菜定性诊断模型及诊断结果 | 第130页 |
·水稻和油菜定性诊断混合模型及诊断结果 | 第130-131页 |
5. 讨论与结论 | 第131页 |
6. 小结 | 第131-132页 |
第七章 全文主要结论及创新点 | 第132-134页 |
1. 全文主要结论 | 第132-133页 |
2. 主要创新点 | 第133-134页 |
参考文献 | 第134-140页 |
附录A | 第140-143页 |
致谢 | 第143-145页 |
作者简介 | 第145-146页 |