玉米叶部病斑图像智能处理算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·课题来源与研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究进展 | 第11-13页 |
| ·研究内容,方法和技术 | 第13-16页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究方法 | 第14页 |
| ·技术路线 | 第14-16页 |
| ·章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 病斑图像预处理 | 第17-30页 |
| ·图像预处理技术 | 第17页 |
| ·图像缩放 | 第17-20页 |
| ·最近邻域法 | 第17-18页 |
| ·线性插值法 | 第18-19页 |
| ·三次样条法 | 第19-20页 |
| ·三种方法比较 | 第20页 |
| ·图像裁剪 | 第20-26页 |
| ·基于人眼视觉自动裁剪 | 第20-23页 |
| ·裁剪效果分析 | 第23-26页 |
| ·图像增强 | 第26-28页 |
| ·空域处理技术 | 第26-27页 |
| ·频域处理技术 | 第27-28页 |
| ·CMYK空间处理简单背景 | 第28页 |
| ·小结 | 第28-30页 |
| 第三章 病斑图像分割 | 第30-42页 |
| ·图像分割技术 | 第30-34页 |
| ·阈值分割法 | 第30-31页 |
| ·聚类法 | 第31页 |
| ·人工神经网络 | 第31-32页 |
| ·形态学方法 | 第32页 |
| ·Guass-MRF算法 | 第32-34页 |
| ·区域增长算法 | 第34-37页 |
| ·区域增长法原理 | 第35-36页 |
| ·区域增长法步骤 | 第36-37页 |
| ·分割算法效果及评价 | 第37-40页 |
| ·各种分割算法分割效果比较 | 第37-39页 |
| ·正确分类率CCR | 第39-40页 |
| ·误差率ER | 第40页 |
| ·小结 | 第40-42页 |
| 第四章 特征提取和识别 | 第42-50页 |
| ·病斑特征提取 | 第42-46页 |
| ·病斑筛选 | 第46-48页 |
| ·模糊识别 | 第48-49页 |
| ·病斑模型库的建立 | 第48页 |
| ·模糊分类识别 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 系统集成和验证 | 第50-61页 |
| ·玉米病斑识别系统结构 | 第50-51页 |
| ·系统流程 | 第51-57页 |
| ·玉米病斑识别流程 | 第52-56页 |
| ·单步操作流程 | 第56-57页 |
| ·系统实现 | 第57-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67页 |
