基于机器视觉的杂草识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·农田杂草的特性 | 第8-10页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·目前机器视觉杂草识别技术的研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究的主要内容及拟采取的研究方法 | 第14-16页 |
| 第二章 复杂网络机制模型 | 第16-26页 |
| ·随机网络ER模型 | 第16-18页 |
| ·小世界网络WS模型 | 第18-19页 |
| ·无尺度网络BA模型 | 第19-21页 |
| ·无尺度网络的实证研究以及在生物方面的进展 | 第21-24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于作物行间位置特征的杂草识别研究 | 第26-38页 |
| ·图像采集与预处理 | 第26-28页 |
| ·图像采集 | 第26页 |
| ·实验对象 | 第26页 |
| ·图像的预处理 | 第26-28页 |
| ·图像的灰度化与二值化 | 第28-31页 |
| ·图像的灰度化 | 第28-29页 |
| ·灰度图像的二值化 | 第29-31页 |
| ·杂草和作物的分离 | 第31-35页 |
| ·识别植物 | 第31页 |
| ·行间作物中心行识别 | 第31-33页 |
| ·作物行矫正 | 第33-34页 |
| ·杂草与作物分离 | 第34-35页 |
| ·基于作物行间位置特征的杂草识别算法 | 第35-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 杂草网络的无尺度特征研究 | 第38-47页 |
| ·图像预处理与识别 | 第38页 |
| ·作物网络模型 | 第38-39页 |
| ·基于无尺度模型的杂草网络 | 第39-44页 |
| ·杂草网络演化模型 | 第39-40页 |
| ·杂草网络的无尺度特性 | 第40-42页 |
| ·杂草无尺度网络算法 | 第42-44页 |
| ·杂草网络的攻击与破环 | 第44-46页 |
| ·杂草网络攻击算法 | 第44-45页 |
| ·杂草网络攻击仿真 | 第45-46页 |
| ·农业生产中杂草攻击的实施时间 | 第46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于机器视觉的杂草识别平台设计 | 第47-55页 |
| ·平台硬件环境 | 第47-48页 |
| ·图像采集设备 | 第47-48页 |
| ·计算机 | 第48页 |
| ·系统框架设计 | 第48-50页 |
| ·系统代码设计 | 第50-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·论文工作总结 | 第55页 |
| ·论文需进一步研究的问题 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第62页 |
