| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·植物的重要性 | 第8页 |
| ·植物图像识别的意义 | 第8-9页 |
| ·利用植物叶片的纹理特征进行植物物种识别 | 第9页 |
| ·植物物种机器识别的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的创新点及章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 纹理特征提取 | 第12-20页 |
| ·纹理的定义 | 第12页 |
| ·纹理分析方法 | 第12-14页 |
| ·统计法 | 第13页 |
| ·结构法 | 第13页 |
| ·频谱法 | 第13-14页 |
| ·统计纹理方法及其特征提取 | 第14-19页 |
| ·基于直方图的方法 | 第14-15页 |
| ·基于共生矩阵的方法 | 第15-18页 |
| ·基于游程的方法 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 多分辨率分析 | 第20-35页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·多分辨率分析 | 第20-23页 |
| ·序列展开 | 第21页 |
| ·尺度函数 | 第21-23页 |
| ·小波变换提取纹理特征 | 第23-28页 |
| ·一维小波变换 | 第24-26页 |
| ·二维小波变换 | 第26页 |
| ·小波变换的分类 | 第26-28页 |
| ·小波变换特征值选取与计算 | 第28页 |
| ·Gabor小波变换提取纹理特征 | 第28-30页 |
| ·Gabor小波变换 | 第28-29页 |
| ·Gabor纹理特征值选取与计算 | 第29-30页 |
| ·基于局域二值模式的方法 | 第30-34页 |
| ·局域纹理的灰度尺度不变二值模式 | 第30-32页 |
| ·局域纹理的旋转不变二值模式 | 第32-33页 |
| ·局域纹理的恒定二值模式 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 多分辨率分析及支持向量机在植物叶片识别中的应用 | 第35-42页 |
| ·前言 | 第35页 |
| ·多分辨率下的纹理特征提取 | 第35-37页 |
| ·Gabor分块局域二值模式 | 第35-36页 |
| ·数据后期处理 | 第36-37页 |
| ·分类器的选择 | 第37-40页 |
| ·线性可分情况 | 第37-39页 |
| ·线性不可分情况 | 第39页 |
| ·支持向量机的核函数 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 植物叶片识别系统的实现 | 第42-61页 |
| ·前言 | 第42页 |
| ·叶片图像识别系统实现的软硬件条件 | 第42-43页 |
| ·叶片图像获取 | 第42页 |
| ·叶片图像数据库 | 第42-43页 |
| ·计算机系统 | 第43页 |
| ·软件环境 | 第43页 |
| ·系统特点 | 第43-44页 |
| ·系统功能模块化分 | 第44-60页 |
| ·图像存取模块 | 第44-45页 |
| ·图像变换模块 | 第45-46页 |
| ·图像增强模块 | 第46页 |
| ·图像分割模块 | 第46-51页 |
| ·特征提取模块 | 第51-56页 |
| ·分类器模块 | 第56-58页 |
| ·图像批处理模块 | 第58页 |
| ·叶片图像检索模块 | 第58-59页 |
| ·叶片数据库模块 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 在校期间的研究成果及发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |