| 提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·小波分析方法的应用 | 第12-15页 |
| ·玉米品质检测研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-19页 |
| 第2章 玉米果穗成熟度分级方法设计 | 第19-27页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·试验材料和试验特征选择 | 第19-21页 |
| ·试验材料 | 第19页 |
| ·试验特征选择 | 第19-21页 |
| ·图像采集系统 | 第21-22页 |
| ·光源 | 第21页 |
| ·光照箱 | 第21页 |
| ·图像采集设备 | 第21-22页 |
| ·试验方案的设计 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-27页 |
| 第3章 基于颜色直方图小波分析的玉米果穗成熟度分级 | 第27-49页 |
| ·小波函数选择 | 第27-28页 |
| ·基于小波分析的颜色直方图提取 | 第28-41页 |
| ·试验方案设计 | 第28-29页 |
| ·图像颜色直方图小波特征值提取 | 第29-33页 |
| ·特征值的主成分分析 | 第33-41页 |
| ·小波颜色直方图特征的玉米果穗成熟度分级 | 第41-47页 |
| ·贝叶斯判别分类 | 第41-44页 |
| ·GRNN 神经网络分类 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于颜色特征值E 的玉米果穗成熟度分级 | 第49-59页 |
| ·颜色特征值E 的提取 | 第49-51页 |
| ·基于颜色特征值E 的玉米果穗成熟度分级 | 第51-57页 |
| ·贝叶斯判别分类 | 第51-55页 |
| ·GRNN 神经网络分类 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 基于小波纹理分析的玉米果穗成熟度分级 | 第59-67页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·小波纹理特征的提取 | 第59-61页 |
| ·基于小波纹理分析的玉米果穗成熟度分级 | 第61-65页 |
| ·贝叶斯判别分类 | 第61-62页 |
| ·GRNN 神经网络分类 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 附表 | 第75-96页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97页 |