基于多信息融合的苹果智能分级技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第9-10页 |
| ·计算机视觉对水果品质检测与分级的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·苹果品质分级领域存在的问题及本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| ·目前存在的问题 | 第12页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 苹果图像预处理方法研究 | 第14-27页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·苹果图像降噪方法研究 | 第14-20页 |
| ·苹果图像的噪声分析 | 第14页 |
| ·提升小波变换与图像降噪 | 第14-16页 |
| ·基于阈值处理的提升小波变换苹果图像降噪技术 | 第16-18页 |
| ·实验及结果分析 | 第18-20页 |
| ·苹果图像背景分割与边缘提取方法研究 | 第20-26页 |
| ·图像与背景分割的基本方法 | 第20-21页 |
| ·基于模板法的苹果图像背景分割技术研究 | 第21-23页 |
| ·苹果图像的边缘检测与轮廓提取 | 第23-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 3 苹果缺陷特征分析与检测方法研究 | 第27-44页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·苹果大小、果形的特征分析与检测方法研究 | 第27-32页 |
| ·苹果大小、果形缺陷分析 | 第27-28页 |
| ·苹果大小、果形的基本检测方法 | 第28页 |
| ·最小外接圆、最大内切圆法对果形参数检测的研究 | 第28-32页 |
| ·苹果颜色特征分析与检测方法研究 | 第32-37页 |
| ·苹果颜色特征分析 | 第32-33页 |
| ·颜色空间模型及变换 | 第33-36页 |
| ·苹果颜色特征提取 | 第36-37页 |
| ·苹果表面缺陷特征分析与检测方法研究 | 第37-43页 |
| ·苹果表面缺陷特征分析 | 第37-40页 |
| ·苹果表面缺陷的分割方法 | 第40-41页 |
| ·基于改进的分水岭法对苹果表面缺陷的特征检测 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 4 基于多信息融合的苹果品质综合判定方法研究 | 第44-58页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·多信息融合技术 | 第44-47页 |
| ·多信息融合技术概述 | 第44页 |
| ·信息融合的级别 | 第44-45页 |
| ·信息融合技术的特点 | 第45-46页 |
| ·信息融合技术的实现步骤 | 第46页 |
| ·信息融合的主要技术和方法 | 第46-47页 |
| ·基于神经网络的苹果图像多信息融合技术与品质判定 | 第47-57页 |
| ·苹果品质判定的多信息融合系统结构 | 第47-49页 |
| ·基于BP神经网络的属性融合判决 | 第49-51页 |
| ·BP神经网络分类器的设计 | 第51-55页 |
| ·苹果的BP神经网络分级实验及结果分析 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64页 |
