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基于机器视觉的田间杂草识别技术研究

第一章 绪论第1-23页
   ·研究目的和意义第13-15页
   ·国内外的研究现状及存在问题第15-21页
     ·利用形状特征识别田间杂草第16-17页
     ·利用纹理特征识别田间杂草第17页
     ·利用颜色特征识别田间杂草第17-18页
     ·利用多光谱特征识别田间杂草第18-20页
     ·国内的研究状况第20-21页
   ·研究内容与方法第21-23页
     ·研究内容第21页
     ·技术路线和研究方法第21-22页
     ·拟解决的关键问题第22-23页
第二章 运动图像的采集和处理第23-52页
   ·运动图像的采集第23-29页
     ·图像采集的对象第23页
     ·静态图像的采集第23-24页
     ·运动图像的采集第24-25页
     ·图像采集模块的开发第25-29页
   ·图像的预处理第29-34页
     ·标量邻域平均滤波法第29-30页
     ·矢量中值滤波第30-33页
     ·预处理结果与分析第33-34页
   ·利用颜色特征分割彩色图像第34-49页
     ·彩色空间第34-37页
     ·彩色空间的选择第37-40页
     ·基于三维彩色空间的彩色图像分割第40-42页
     ·基于颜色指标的彩色图像分割第42-49页
   ·分割图像的后处理第49-51页
     ·数学形态学算法第49-50页
     ·形态滤波第50-51页
   ·本章小结第51-52页
第三章 行间杂草识别的位置特征方法第52-63页
   ·行间杂草密度和总杂草密度的关系第52-54页
   ·条播作物中心行识别方法第54-59页
     ·摄像机的标定第54-55页
     ·霍夫变换第55-56页
     ·象素位置直方图法第56-57页
     ·试验结果及分析第57-59页
   ·作物行区域的填充第59-62页
     ·简单种子填充算法第59页
     ·扫描线种子填充算法第59-60页
     ·改进的扫描线种子填充算法第60-61页
     ·试验结果及分析第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第四章 田间杂草识别的形状特征方法第63-73页
   ·分割交叠叶片的方法第63-67页
     ·基于傅立叶与梅林(Mellin)变换的弯曲率(Curvature)函数分割方法第63页
     ·分水岭分割方法第63-66页
     ·基于形态算子的分割方法第66-67页
   ·形状特征的表达第67-71页
     ·玉米田常见杂草形状特性第67-68页
     ·描述形状特征的方法第68-69页
     ·基本的图像区域描述方法第69-71页
   ·形状特征因子的提取第71-72页
     ·基于象素点的区域标记算法第71页
     ·行程标记算法第71-72页
   ·本章小结第72-73页
第五章 田间杂草识别的多光谱特征法第73-84页
   ·多光谱特征法的理论分析第73-76页
     ·绿色植物的反射特性第73-74页
     ·影响绿色植物反射特性的因素第74页
     ·土壤、作物和杂草的反射光谱特性的差异第74-76页
   ·田间杂草识别的多光谱特征法第76-77页
     ·应用低光谱分辨率数据分割绿色植物和土壤背景第76页
     ·应用高光谱成像设备识别作物和杂草第76-77页
   ·多光谱特征法的试验研究第77-83页
     ·光谱的采集和预处理第77-78页
     ·光谱的定性分析第78-81页
     ·试验结果及分析第81-83页
   ·本章小结第83-84页
第六章 基于机器视觉的田间杂草识别系统第84-97页
   ·系统硬件第84-87页
     ·系统硬件的机器视觉部分第85-87页
     ·系统硬件的机电设备第87页
   ·系统软件第87-90页
     ·开发环境第87-88页
     ·开发工具第88页
     ·系统软件的构成第88-90页
   ·行间杂草识别的位置特征法试验第90-93页
     ·试验材料和方法第91页
     ·试验结果与分析第91-93页
   ·田间杂草识别的形状特征法试验第93-95页
     ·试验材料和方法第93-94页
     ·试验结果与分析第94-95页
   ·本章小结第95-97页
第七章 结论与建议第97-99页
   ·结论第97-98页
   ·建议第98-99页
参考文献第99-105页
致谢第105页
个人简介第105页

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