| 致谢 | 第4-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第9-11页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第9页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第9-11页 |
| 2 文献综述 | 第11-15页 |
| 2.1 玉米数字化考种的重要性 | 第11-12页 |
| 2.2 基于机器视觉技术的玉米果穗表面性状自动检测应用 | 第12-14页 |
| 2.2.1 国外的自动检测应用发展 | 第12-13页 |
| 2.2.2 国内的自动检测应用发展 | 第13-14页 |
| 2.3 玉米果穗无损检测小结 | 第14-15页 |
| 3 材料与方法 | 第15-32页 |
| 3.1 研究材料 | 第15-16页 |
| 3.2 图像与数据采集系统 | 第16-17页 |
| 3.2.1 图像采集设备 | 第16页 |
| 3.2.2 图像采集方式 | 第16-17页 |
| 3.3.玉米果穗图像的预处理 | 第17-24页 |
| 3.3.1 玉米果穗图像的灰度化处理 | 第17-20页 |
| 3.3.2 玉米果穗图像的增强 | 第20-24页 |
| 3.3.2.1 灰度变换增强 | 第21-22页 |
| 3.3.2.2 中值滤波 | 第22-24页 |
| 3.4 基于玉米果穗大小的玉米考种分析指标研究 | 第24-26页 |
| 3.4.1 玉米果穗图像的二值化 | 第24-25页 |
| 3.4.1.1 图像阈值分割的原理 | 第24页 |
| 3.4.1.2 最佳阈值的确定 | 第24-25页 |
| 3.4.2 玉米果穗的大小检测 | 第25-26页 |
| 3.4.2.1 图像像素点尺寸标定 | 第25-26页 |
| 3.4.2.2 玉米果穗大小计算 | 第26页 |
| 3.5 基于玉米果穗穗粒数的玉米考种分析指标研究 | 第26-31页 |
| 3.5.1 玉米果穗的图像分割 | 第26-29页 |
| 3.5.1.1 分级阈值分割 | 第27-29页 |
| 3.5.2 玉米果穗穗粒数计算 | 第29-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 4.结果与分析 | 第32-37页 |
| 4.1 玉米果穗大小分析 | 第32-35页 |
| 4.1.1 玉米果穗手工测量结果分析 | 第32-33页 |
| 4.1.2 玉米果穗测量结果分析 | 第33页 |
| 4.1.3 玉米果穗大小准确度分析 | 第33-35页 |
| 4.2 玉米果穗穗粒总数量分析 | 第35-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 5 结论与展望 | 第37-39页 |
| 5.1 总结 | 第37页 |
| 5.2 展望 | 第37-39页 |
| 参考文献 | 第39-42页 |
| ABSTRACT | 第42页 |