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基于机器视觉的植物叶部病害识别技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题背景及意义第10-11页
    1.2 国内外的研究现状及分析第11-12页
    1.3 主要研究内容第12-14页
    1.4 论文结构安排第14-16页
第二章 系统总体设计方案及应用开发环境搭建第16-30页
    2.1 系统功能分析及总体设计第16-17页
    2.2 嵌入式系统软硬件平台及开发流程第17-21页
        2.2.1 嵌入式硬件平台第17-18页
        2.2.2 嵌入式系统软件第18-19页
        2.2.3 系统中应用程序开发相关库简介第19-20页
        2.2.4 系统的软件总体开发流程第20-21页
    2.3 嵌入式Linux应用开发环境的搭建第21-28页
        2.3.1 嵌入式开发环境的构建第21-23页
        2.3.2 系统启动引导的配置与编译第23-24页
        2.3.3 Linux内核移植与USB摄像头驱动移植第24-26页
        2.3.4 根文件系统的制作第26-28页
    2.4 本章小结第28-30页
第三章 植物生长状态视频采集及传输系统的开发研究第30-42页
    3.1 基于V4L2视频采集模块的研究第30-32页
        3.1.1 V4L2应用编程接口第30-31页
        3.1.2 V4L2视频采集及控制流程第31-32页
    3.2 视频编解码模块的研究第32-37页
        3.2.1 ffmpeg与x264的移植第32-35页
        3.2.2 x264视频压缩编码流程第35-36页
        3.2.3 视频解码流程第36-37页
    3.3 视频传输与接收模块的研究第37-40页
        3.3.1 TCP/IP协议概述第37-38页
        3.3.2 Socket网络编程第38页
        3.3.3 视频传输设计方案的选择第38-40页
    3.4 系统的测试结果第40-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 植物叶部病害图像处理及识别算法研究第42-68页
    4.1 OpenCV库的编译与移植第42-46页
        4.1.1 OpenCV在Ubuntu上的安装第42-44页
        4.1.2 OpenCV移植到嵌入式平台上第44-46页
    4.2 叶部病害图像的预处理第46-50页
        4.2.1 图像去噪处理第46-47页
        4.2.2 图像灰度处理第47-48页
        4.2.3 图像的二值化第48-50页
    4.3 叶部病害图像的病斑分割研究第50-55页
        4.3.1 颜色空间模型及图像分割方法概述第50-51页
        4.3.2 图像分割方法的选择研究第51-52页
        4.3.3 病害图像分割方法及结果分析第52-55页
    4.4 叶部病斑特征提取第55-60页
        4.4.1 颜色特征提取第55-56页
        4.4.2 形状特征提取第56-58页
        4.4.3 纹理特征提取第58-60页
    4.5 叶部病害的分类识别第60-66页
        4.5.1 图像识别概述第60-61页
        4.5.2 支持向量机第61-62页
        4.5.3 工具选择及特征数据的归一化第62-63页
        4.5.4 分类过程及结果分析第63-66页
    4.6 本章小结第66-68页
第五章 基于Qt的植物叶部病害监控及识别系统第68-76页
    5.1 Qt库的编译与移植第68-70页
    5.2 植物生长状态监控系统的设计实现第70页
    5.3 植物叶部病害识别系统的设计实现第70-74页
        5.3.1 系统功能概述及软硬件环境第70-71页
        5.3.2 图像预处理及分割软件实现第71-73页
        5.3.3 图像特征提取及识别结果软件实现第73-74页
    5.4 本章小结第74-76页
第六章 总结与展望第76-78页
    6.1 全文总结第76-77页
    6.2 未来展望第77-78页
参考文献第78-82页
攻读学位期间所取得的相关科研成果第82-84页
致谢第84页

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