| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及存在的问题 | 第9-13页 |
| ·研究目标和研究内容 | 第13-14页 |
| ·小结 | 第14-15页 |
| 第二章 计算机视觉系统的设计及实验方法 | 第15-23页 |
| ·计算机视觉系统的组成 | 第15-17页 |
| ·系统标定 | 第17-18页 |
| ·植物生长环境设计 | 第18-19页 |
| ·实验方法 | 第19-22页 |
| ·培育基质养分的测定 | 第19页 |
| ·叶片含氮量及叶绿素相对值的测定 | 第19-22页 |
| ·营养监测图像采集 | 第22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 黄瓜叶片图像颜色特征提取与分析 | 第23-31页 |
| ·颜色系统的选取 | 第23-26页 |
| ·RGB颜色系统 | 第23-24页 |
| ·HSL颜色系统 | 第24-26页 |
| ·叶片颜色分量统计值与含氮量的相关关系分析 | 第26-29页 |
| ·R、G、B分量与叶片含氮量 | 第26-27页 |
| ·H、S、L分量与叶片含氮量 | 第27-29页 |
| ·SPAD值与颜色分量的关系 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第四章 利用BP神经网络对黄瓜叶片含氮状况的模拟与分析 | 第31-39页 |
| ·BP神经网络的原理 | 第31-33页 |
| ·BP网络模型的建立 | 第33-34页 |
| ·网络训练过程 | 第34-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第五章 图像处理分析软件的设计与编制 | 第39-46页 |
| ·概述 | 第39页 |
| ·功能介绍 | 第39-42页 |
| ·图像标定 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络的实现 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第六章 结论与建议 | 第46-48页 |
| ·结论 | 第46页 |
| ·讨论 | 第46-47页 |
| ·建议 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 附表 植物生长环境参数部分数据 | 第52-54页 |
| 附录 凯氏法测氮方法 | 第54-55页 |
| 附图 典型缺素叶片与对照叶片颜色分量直方图对比 | 第55-56页 |
| 个人简介 | 第56页 |