玉米苗期杂草识别的机器视觉研究
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| §1．1 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| §1．2 国内外研究历史、现状及存在问题 | 第10-11页 |
| §1．3 研究内容及技术路线 | 第11-13页 |
| 第二章 试验装置及图像获取 | 第13-18页 |
| §2．1 计算机视觉系统 | 第13-14页 |
| §2．1．1 计算机 | 第13页 |
| §2．1．2 图像获取装置 | 第13-14页 |
| §2．2 线性尺寸标定 | 第14-15页 |
| §2．3 图像获取 | 第15-16页 |
| §2．3．1 图像获取时间 | 第15页 |
| §2．3．2 摄像高度及倾角的选择 | 第15-16页 |
| §2．3．3 图像获取 | 第16页 |
| §2．4 小结 | 第16-18页 |
| 第三章 图像处理典型算法及改进 | 第18-26页 |
| §3．1 图像平滑 | 第18-19页 |
| §3．2 区域标记 | 第19-21页 |
| §3．2．1 递归算法 | 第19-20页 |
| §3．2．2 序贯算法 | 第20页 |
| §3．2．3 区域标记算法分析 | 第20-21页 |
| §3．3 轮廓提取与轮廓跟踪 | 第21-23页 |
| §3．3．1 八邻点跟踪法 | 第21页 |
| §3．3．2 搜索方向旋转法 | 第21-22页 |
| §3．3．3 轮廓跟踪算法的改进 | 第22-23页 |
| §3．4 图像细化 | 第23页 |
| §3．5 数学形态学简介 | 第23-25页 |
| §3．5．1 数学形态学背景及应用 | 第23-24页 |
| §3．5．2 二值形态学基本运算 | 第24-25页 |
| §3．5．3 久值形态学基本运算 | 第25页 |
| §3．6 小结 | 第25-26页 |
| 第四章 图像分割 | 第26-36页 |
| §4．1 概述 | 第26-27页 |
| §4．2 颜色模型 | 第27-28页 |
| §4．3 颜色参数测定与分析 | 第28-32页 |
| §4．4 确定阈值的方法 | 第32页 |
| §4．5 过绿二值化 | 第32-33页 |
| §4．6 色度二值化 | 第33-34页 |
| §4．7 小结 | 第34-36页 |
| 第五章 特征提取与分类器设计 | 第36-50页 |
| §5．1 前言 | 第36页 |
| §5．2 颜色特征提取 | 第36-37页 |
| §5．3 纹理特征提取 | 第37-40页 |
| §5．4 形状特征提取 | 第40-45页 |
| §5．4．1 概述 | 第40页 |
| §5．4．2 形状特征获取 | 第40-41页 |
| §5．4．3 面积计算方法的改进 | 第41-45页 |
| §5．4．4 形状特征选择 | 第45页 |
| §5．5 神经网络分类器设计 | 第45-49页 |
| §5．5．1 概述 | 第45-46页 |
| §5．5．2 BP网络模型 | 第46-47页 |
| §5．5．3 BP网络设计与训练 | 第47-49页 |
| §5．5．4 试验结果及分析 | 第49页 |
| §5．6 小结 | 第49-50页 |
| 第六章 杂草识别软件系统 | 第50-54页 |
| §6．1 软件开发工具 | 第50-51页 |
| §6．2 软件系统设计 | 第51-53页 |
| §6．2．1 系统概述 | 第51页 |
| §6．2．2 系统框架 | 第51-53页 |
| §6．3 小结 | 第53-54页 |
| 第七章 结论及设想 | 第54-56页 |
| §7．1 主要结论 | 第54-55页 |
| §7．2 今后设想 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-64页 |
