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复杂背景下牛体检测的研究与实现

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 研究目的与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 牛体检测研究现状第11-12页
        1.2.2 动物检测研究现状第12-13页
    1.3 本文的主要工作及内容安排第13-15页
        1.3.1 主要研究内容第13页
        1.3.2 工作安排第13-15页
第2章 图像预处理第15-28页
    2.1 同态滤波第15-18页
        2.1.1 同态滤波算法第15-17页
        2.1.2 滤波器的选取第17-18页
    2.2 基于YCbCr空间小波变换的同态滤波处理第18-27页
        2.2.1 基于YCbCr空间小波变换的同态滤波算法第18-19页
        2.2.2 RGB与YCbCr模型转换第19页
        2.2.3 图像的小波分解第19-22页
        2.2.4 实验结果分析第22-27页
    2.3 本章小结第27-28页
第3章 牛体检测第28-39页
    3.1 颜色空间的选择第28-30页
    3.2 基于贝叶斯的牛体检测第30-35页
        3.2.1 贝叶斯分类器第30-32页
        3.2.2 实验结果分析第32-35页
    3.3 基于改进大津算法的牛体检测第35-38页
        3.3.1 大津算法原理第35-36页
        3.3.2 模拟退火优化的大津分割算法第36-37页
        3.3.3 实验结果分析第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
第4章 图像优化处理及评价第39-46页
    4.1 图像优化处理第39-40页
    4.2 对比评价第40-45页
        4.2.1 混淆矩阵第41-42页
        4.2.2 实验结果分析第42-45页
    4.3 本章小结第45-46页
第5章 总结与展望第46-48页
    5.1 总结第46页
    5.2 展望第46-48页
参考文献第48-51页
致谢第51-52页
作者简介第52页

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