| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1. 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.1 传统的植物病害检测方法及其存在的问题 | 第9页 |
| 1.1.2 基于图像和光谱信息融合的植物病害检测方法 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 光谱图像的获取模块 | 第10-11页 |
| 1.2.2 光谱图像的识别模型 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文的研究目标和内容 | 第12-14页 |
| 2. 高分辨率成像光谱仪的硬件系统搭建 | 第14-24页 |
| 2.1 光谱成像立方体数据结构 | 第14-15页 |
| 2.1.1 图像立方体 | 第14-15页 |
| 2.1.2 光谱曲线 | 第15页 |
| 2.2 光谱成像系统原理分析 | 第15-17页 |
| 2.2.1 棱镜/光栅色散型成像光谱技术 | 第16页 |
| 2.2.2 干涉型成像光谱技术 | 第16-17页 |
| 2.2.3 计算机层析型成像光谱技术 | 第17页 |
| 2.2.4 滤光片型成像光谱技术 | 第17页 |
| 2.3 高分辨率光谱成像系统的硬件搭建 | 第17-22页 |
| 2.3.1 光源 | 第18-19页 |
| 2.3.2 光学系统的选型 | 第19-21页 |
| 2.3.3 液晶可调制滤色片的选型与参数选择 | 第21页 |
| 2.3.4 图像传感器的选型 | 第21-22页 |
| 2.3.5 具体实施方式 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 3. 高分辨率光谱成像系统的数据处理及相关软件设计 | 第24-37页 |
| 3.1 成像步骤及数据分析流程 | 第24-25页 |
| 3.2 系统功能结构 | 第25-27页 |
| 3.3 光谱图像的采集模块 | 第27-28页 |
| 3.4 光谱图像数据的存储 | 第28-34页 |
| 3.4.1 —种通用的栅格数据存储格式 | 第28-30页 |
| 3.4.2 光谱图像数据库的建立 | 第30-32页 |
| 3.4.3 光谱图像数据录入模块与检索模块 | 第32-34页 |
| 3.5 光谱图像数据显示模块 | 第34-35页 |
| 3.6 光谱图像数据处理与病害检测模块 | 第35-36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 4. 基于多重分类判别的植物病害图谱混合判别实验 | 第37-51页 |
| 4.1 实验路线 | 第37-39页 |
| 4.2 实验准备 | 第39-44页 |
| 4.2.1 实验材料 | 第39-40页 |
| 4.2.2 植物病害样本的置备 | 第40页 |
| 4.2.3 植物病害光谱图像的采集 | 第40-44页 |
| 4.3 植物病害图谱信息获取 | 第44-48页 |
| 4.3.1 植物病害光谱数据的获取 | 第44-46页 |
| 4.3.2 植物病害图像信息获取 | 第46-48页 |
| 4.3.3 植物病害光谱图像的颜色信息获取 | 第48页 |
| 4.4 光谱图像的特征选择 | 第48-49页 |
| 4.5 光谱图像的分类判别 | 第49-51页 |
| 4.5.1 非监督分类方法与监督分类方法的选择 | 第49-50页 |
| 4.5.2 监督分类方法对比 | 第50-51页 |
| 5.结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 作者简介 | 第56-57页 |