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 |