基于高光谱成像的植物叶部病害图像处理算法与实验研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-14页 |
| 第二章 植物病害图像采集 | 第14-20页 |
| 2.1 实验材料 | 第14页 |
| 2.2 高光谱成像系统以及高光谱图像的获取 | 第14-18页 |
| 2.2.1 硬件系统 | 第14-16页 |
| 2.2.2 软件系统 | 第16-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 植物叶片分割技术的研究 | 第20-30页 |
| 3.1 基本原理 | 第20-21页 |
| 3.2 选取感兴趣区域 | 第21-22页 |
| 3.3 基于主成分分析的光谱特征提取 | 第22-24页 |
| 3.4 基于光谱特征的病害图像分割技术 | 第24-27页 |
| 3.4.1 光谱角 | 第24页 |
| 3.4.2 最小距离 | 第24-25页 |
| 3.4.3 马氏距离 | 第25页 |
| 3.4.4 最大似然 | 第25页 |
| 3.4.5 分类结果对比 | 第25-27页 |
| 3.5 面向对象的病害图像分割技术 | 第27-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 植物叶片纹理变量的提取 | 第30-34页 |
| 4.1 提取光谱反射率值 | 第30-31页 |
| 4.2 对病害区域特征向量的提取 | 第31-32页 |
| 4.3 本章小结 | 第32-34页 |
| 第五章 病斑植物叶片的可视化分布图 | 第34-38页 |
| 5.1 NDVI模型构建 | 第34-35页 |
| 5.2 偏最小二乘回归 | 第35-36页 |
| 5.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第六章 总结与展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
