基于决策树的棉花病虫害识别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外农作物病害识别研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内农作物病害识别研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-13页 |
| 2 数字图像处理相关技术概述 | 第13-17页 |
| 2.1 图像增强 | 第13-14页 |
| 2.2 数字图像直方图 | 第14页 |
| 2.3 图像分割 | 第14-15页 |
| 2.4 图像数学形态学处理 | 第15-17页 |
| 2.4.1 膨胀与腐蚀 | 第15-16页 |
| 2.4.2 开运算与闭运算 | 第16-17页 |
| 3 棉花病害图像预处理 | 第17-31页 |
| 3.1 棉花图像除噪 | 第17-19页 |
| 3.1.1 图像灰度化 | 第17页 |
| 3.1.2 中值滤波除噪 | 第17-19页 |
| 3.2 棉花图像分割 | 第19-25页 |
| 3.2.1 最大类间方差法 | 第20-21页 |
| 3.2.2 双峰法 | 第21-22页 |
| 3.2.3 基于多阈值处理改进最大类间方差法 | 第22-25页 |
| 3.3 形态学处理 | 第25-26页 |
| 3.4 结果及分析 | 第26-31页 |
| 4 棉花病害图像特征提取与选择 | 第31-45页 |
| 4.1 棉花病害颜色特征提取与选择 | 第32-38页 |
| 4.1.1 RGB颜色模型 | 第33页 |
| 4.1.2 HSI颜色模型 | 第33-35页 |
| 4.1.3 构造颜色特征参数 | 第35页 |
| 4.1.4 颜色特征值的提取与分析 | 第35-38页 |
| 4.2 棉花病害纹理特征提取与选择 | 第38-45页 |
| 4.2.1 纹理特征提取方法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 基于Gabor变换的纹理特征提取 | 第40-42页 |
| 4.2.3 纹理特征值的选择与分析 | 第42-45页 |
| 5 基于决策树的棉花病害识别 | 第45-55页 |
| 5.1 图像识别方法概述 | 第45-46页 |
| 5.2 决策树方法 | 第46-51页 |
| 5.2.1 ID3算法 | 第48-49页 |
| 5.2.2 C4.5 算法 | 第49-51页 |
| 5.3 基于C4.5 决策树算法棉花病害识别 | 第51-55页 |
| 5.3.1 实验工具的选择 | 第51-52页 |
| 5.3.2 实验步骤 | 第52页 |
| 5.3.3 棉花病害识别 | 第52-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
