普通光照下叶片图像特征信息抽取
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究意义及内容 | 第8-9页 |
| 1.2 课题背景 | 第9-12页 |
| 1.2.1 图像识别在林业领域的应用 | 第9-11页 |
| 1.2.2 叶片识别领域的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文基本结构 | 第12-13页 |
| 2 技术选择 | 第13-22页 |
| 2.1 图像识别技术 | 第13-19页 |
| 2.1.1 图像识别的整体流程介绍 | 第13-15页 |
| 2.1.2 图像分割算法 | 第15-18页 |
| 2.1.3 模式识别算法 | 第18-19页 |
| 2.2 第三方工具 | 第19-22页 |
| 2.2.1 图像处理领域的第三方函数库 | 第19-20页 |
| 2.2.2 模式识别领域的第三方函数库 | 第20-22页 |
| 3 解决方案 | 第22-50页 |
| 3.1 系统构建方案 | 第22-30页 |
| 3.1.1 系统的总体工作流程 | 第22-23页 |
| 3.1.2 具体实现方案 | 第23-27页 |
| 3.1.3 环境搭建 | 第27-30页 |
| 3.2 识别算法方案 | 第30-50页 |
| 3.2.1 基本说明 | 第30-32页 |
| 3.2.2 特征抽取总体流程 | 第32-35页 |
| 3.2.3 区域分割算法设计 | 第35-41页 |
| 3.2.4 叶片叶形特征值提取算法 | 第41-46页 |
| 3.2.5 叶脉特征值抽取算法 | 第46-48页 |
| 3.2.6 特征值计算 | 第48-50页 |
| 4 系统实验结果 | 第50-57页 |
| 4.1 实验数据集介绍 | 第50-51页 |
| 4.2 实验方案介绍 | 第51-52页 |
| 4.3 系统运行截图 | 第52-55页 |
| 4.4 实验结果介绍 | 第55-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 算法优化 | 第57-58页 |
| 5.3 系统改进 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 个人简介 | 第62-63页 |
| 导师简介 | 第63-64页 |
| 获得成果目录 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
