基于Android平台的温室蔬菜病害程度检测系统研究
| 摘要 | 第10-11页 |
| Abstract | 第11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 目前国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 构建温室蔬菜病害程度检测系统开发环境 | 第19-30页 |
| 2.1 Android系统平台 | 第19-22页 |
| 2.1.1 Android平台特征及其优点 | 第19页 |
| 2.1.2 Android系统架构 | 第19-21页 |
| 2.1.3 Android应用解析 | 第21-22页 |
| 2.2 Android用户界面 | 第22-23页 |
| 2.2.1 Android中常用控件应用 | 第22-23页 |
| 2.2.2 Android中界面布局 | 第23页 |
| 2.3 Android数据存储与网络 | 第23-24页 |
| 2.3.1 数据存储 | 第23-24页 |
| 2.3.2 网络通讯 | 第24页 |
| 2.4 Android系统下图像处理 | 第24页 |
| 2.5 Android应用程序开发环境搭建 | 第24-29页 |
| 2.5.1 开发包及其工具的安装和配置 | 第24-28页 |
| 2.5.2 模拟器的安装 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 温室蔬菜病害程度检测系统的总体设计 | 第30-34页 |
| 3.1 温室蔬菜病害程度检测系统需求分析 | 第30-31页 |
| 3.1.1 病害图像采集 | 第30页 |
| 3.1.2 病害图像处理 | 第30页 |
| 3.1.3 图像特征提取 | 第30-31页 |
| 3.1.4 病害程度分级 | 第31页 |
| 3.1.5 数据管理与查询 | 第31页 |
| 3.2 系统功能设计 | 第31-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 实验材料与图像处理方法比较分析 | 第34-53页 |
| 4.1 实验材料与图像采集 | 第34页 |
| 4.2 纸卡法测定方法 | 第34-35页 |
| 4.3 颜色空间选择 | 第35-39页 |
| 4.3.1 CIE 1931-RGB颜色空间 | 第35-36页 |
| 4.3.2 CIE 1931-XYZ颜色空间 | 第36-37页 |
| 4.3.3 HSI颜色空间 | 第37-38页 |
| 4.3.4 CIE L*a*b*颜色空间 | 第38-39页 |
| 4.3.5 实验结果分析 | 第39页 |
| 4.4 图像分割算法选择 | 第39-44页 |
| 4.4.1 阈值分割法 | 第40-42页 |
| 4.4.2 边缘检测法 | 第42-44页 |
| 4.4.3 区域生长法 | 第44页 |
| 4.4.4 实验结果分析 | 第44页 |
| 4.5 二值形态学 | 第44-47页 |
| 4.5.1 腐蚀 | 第44-45页 |
| 4.5.2 膨胀 | 第45-46页 |
| 4.5.3 开运算 | 第46页 |
| 4.5.4 闭运算 | 第46-47页 |
| 4.5.5 实验结果分析 | 第47页 |
| 4.6 彩色图像分割法选择 | 第47-52页 |
| 4.6.1 支持向量机分类法 | 第48-49页 |
| 4.6.2 模糊C均值算法 | 第49-52页 |
| 4.6.3 实验结果分析 | 第52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 温室蔬菜病害程度检测系统的实现 | 第53-63页 |
| 5.1 温室蔬菜病害程度检测系统功能实现 | 第53-60页 |
| 5.1.1 图像采集与载入 | 第54-55页 |
| 5.1.2 图像预处理 | 第55-56页 |
| 5.1.3 叶片分割 | 第56-57页 |
| 5.1.4 病斑提取 | 第57-58页 |
| 5.1.5 病害分级与病情指数 | 第58-59页 |
| 5.1.6 数据管理与上传 | 第59-60页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第60-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 结论 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间所发表文章及研究成果 | 第69-70页 |
