除草机器人农田行内作物/杂草识别研究
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·国内外研究情况 | 第8-13页 |
| ·田间杂草识别方法 | 第8-10页 |
| ·国外杂草识别研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内杂草识别研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| 第2章 图像采集处理系统及图像预处理 | 第15-21页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·图像采集系统 | 第15-16页 |
| ·图像的采集 | 第16页 |
| ·图像的预处理 | 第16-19页 |
| ·领域平均滤波 | 第17-18页 |
| ·矢量中值滤波 | 第18-19页 |
| ·预处理结果与分析 | 第19-20页 |
| ·RGB彩色图像的预处理 | 第19-20页 |
| ·预处理结果分析 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 绿色植物和土壤背景的分割 | 第21-37页 |
| ·概述 | 第21页 |
| ·数字图像处理中的常用颜色模型 | 第21-24页 |
| ·RGB彩色模型 | 第21-22页 |
| ·HSI彩色模型 | 第22-23页 |
| ·RGB和HSI彩色模型的转换 | 第23-24页 |
| ·颜色特征因子选择和比较 | 第24-28页 |
| ·2.5G-R-B法 | 第26-27页 |
| ·2G-R-B法 | 第27页 |
| ·2g-r-b法 | 第27页 |
| ·HSI空间色度法 | 第27-28页 |
| ·灰度化实验结果分析比较 | 第28-36页 |
| ·RGB颜色空间灰度化 | 第28-32页 |
| ·rgb颜色空间灰度化 | 第32-34页 |
| ·HSI颜色空间灰度化 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 图像的阈值分割及二值化处理 | 第37-57页 |
| ·灰度图像的阈值化分割概述 | 第37-39页 |
| ·直方图阈值分割法处理 | 第39-44页 |
| ·G-R法灰度化图像的直方图技术分析 | 第39-40页 |
| ·2g-r-b法灰度化图像的直方图技术分析 | 第40-41页 |
| ·g-r法灰度化图像的直方图技术分析 | 第41-42页 |
| ·色度法灰度化图像的直方图技术分析 | 第42-43页 |
| ·直方图技术二值化实验结果分析 | 第43-44页 |
| ·灰度图像的自适应阈值法分割 | 第44-52页 |
| ·类间方差法阈值分割 | 第44-45页 |
| ·迭代法阈值分割 | 第45-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-52页 |
| ·图像分割的后续处理 | 第52-56页 |
| ·中值滤波处理 | 第52-53页 |
| ·数学形态学处理 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 行内杂草的识别 | 第57-72页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·行内杂草处理方法主要观点阐述 | 第57-71页 |
| ·相对理想情况下作物和杂草的分离 | 第58-60页 |
| ·信号处理理论背景 | 第60-65页 |
| ·复杂情形下的杂草识别 | 第65-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-75页 |
| ·内容总结 | 第72-73页 |
| ·创新与不足 | 第73页 |
| ·展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 详细摘要 | 第78-80页 |
| Abstract | 第80-81页 |
