稻麦长势数字图像分析系统的研发
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1 引言 | 第11-12页 |
| 2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 2.1 数字图像处理技术的发展 | 第12-13页 |
| 2.2 作物长势数字图像获取技术的发展 | 第13-16页 |
| 3 本文研究目的与意义 | 第16页 |
| 4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 研究思路与方法 | 第17-27页 |
| 1 研究内容 | 第17页 |
| 2 技术路线 | 第17-18页 |
| 3 试验设计 | 第18-19页 |
| 4 数据获取与分析 | 第19-25页 |
| 4.1 农学参数获取 | 第19-22页 |
| 4.2 数字图像采集 | 第22-24页 |
| 4.3 数据分析 | 第24-25页 |
| 5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 稻麦长势数字图像特征参数分析 | 第27-59页 |
| 1 数字图像处理 | 第27-50页 |
| 1.1 颜色模型选择 | 第27-28页 |
| 1.2 图像增强 | 第28-34页 |
| 1.3 图像分割 | 第34-47页 |
| 1.4 图像复原 | 第47-50页 |
| 2 图像特征值提取 | 第50-52页 |
| 2.1 颜色特征值 | 第50-51页 |
| 2.2 纹理特征值 | 第51-52页 |
| 2.3 形态特征值 | 第52页 |
| 3 特征值敏感性分析 | 第52-57页 |
| 4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 稻麦长势数字图像模型构建 | 第59-71页 |
| 1 株高的标定与模型构建 | 第59-61页 |
| 1.1 株高的标定 | 第59页 |
| 1.2 株高的模型构建 | 第59-61页 |
| 2 覆盖度的模型构建 | 第61-62页 |
| 3 叶片叶绿素相对含量的模型构建 | 第62-66页 |
| 4 叶面积指数的模型构建 | 第66-70页 |
| 5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 稻麦长势数字图像分析系统开发 | 第71-79页 |
| 1 应用软件结构 | 第71-74页 |
| 2 应用软件设计 | 第74-76页 |
| 3 应用软件实现 | 第76-78页 |
| 4 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 讨论与结论 | 第79-83页 |
| 1 讨论 | 第79-81页 |
| 2 本研究的创新点 | 第81页 |
| 3 结论 | 第81-82页 |
| 4 展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 硕士研究生期间的科研成果与参加的研究课题 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
