基于图像处理的杂草种类识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及对比 | 第10-15页 |
| ·形态特征识别法 | 第11-12页 |
| ·纹理特征识别法 | 第12-14页 |
| ·颜色特征识别法 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状对比 | 第15页 |
| ·本文研究内容及技术路线 | 第15-17页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文研究技术路线 | 第16-17页 |
| 第二章 杂草叶片信息研究 | 第17-27页 |
| ·颜色空间模型及空间选择 | 第17-22页 |
| ·颜色空间 | 第17-21页 |
| ·颜色模型选择 | 第21-22页 |
| ·形状特征研究 | 第22-24页 |
| ·形状特征概述 | 第22页 |
| ·形状特征参数的选择 | 第22-24页 |
| ·纹理特征研究 | 第24-26页 |
| ·纹理特征概述 | 第24页 |
| ·纹理特征选择 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 图像采集及预处理 | 第27-38页 |
| ·杂草叶片图像的采集 | 第27-28页 |
| ·试验装置 | 第27页 |
| ·图像获取 | 第27-28页 |
| ·图像预处理概述 | 第28-29页 |
| ·图像的灰度化 | 第29-30页 |
| ·灰度图像增强 | 第30-37页 |
| ·直方图均衡化 | 第30-32页 |
| ·对比度扩展增强 | 第32-33页 |
| ·空域滤波增强 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 形态特征处理及图像分割 | 第38-45页 |
| ·图像分割 | 第38-40页 |
| ·边缘检测法 | 第38-39页 |
| ·阈值分割法 | 第39-40页 |
| ·二值图像形态学操作 | 第40-42页 |
| ·膨胀 | 第41页 |
| ·腐蚀 | 第41页 |
| ·开运算和闭运算 | 第41-42页 |
| ·背景分离 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 杂草叶片参数计算 | 第45-52页 |
| ·颜色模型转换及参数计算 | 第45-47页 |
| ·颜色特征的特点 | 第45页 |
| ·颜色模型转换 | 第45-46页 |
| ·颜色特征参数提取 | 第46-47页 |
| ·形态特征参数计算 | 第47-48页 |
| ·纹理特征参数计算 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·结论 | 第52页 |
| ·本研究创新点 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
