| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 植物分类的研究背景和意义 | 第14-16页 |
| 1.1.1 植物研究的意义 | 第14页 |
| 1.1.2 植物分类学的研究 | 第14-15页 |
| 1.1.3 植物叶片分类可行性 | 第15-16页 |
| 1.2 基于内容的图像识别技术 | 第16-17页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 研究的思路及内容结构 | 第19-20页 |
| 第二章 叶片图像的预处理 | 第20-32页 |
| 2.1 图像的灰度化处理 | 第20-22页 |
| 2.2 图像的去噪 | 第22-24页 |
| 2.3 图像的分割 | 第24-27页 |
| 2.4 形态学处理 | 第27-30页 |
| 2.5 轮廓的提取 | 第30-32页 |
| 第三章 角点检测 | 第32-41页 |
| 3.1 角点定义 | 第32-33页 |
| 3.2 传统的HARRIS角点检测 | 第33-36页 |
| 3.2.1 检测原理 | 第33-35页 |
| 3.2.2 算法步骤 | 第35-36页 |
| 3.3 基于图像分块的多尺度自适应HARRIS角点检测 | 第36-41页 |
| 3.3.1 尺度空间理论 | 第36-37页 |
| 3.3.2 算法步骤 | 第37-41页 |
| 第四章 基于叶片轮廓及角点算法的研究 | 第41-57页 |
| 4.1 基于边缘轮廓的三角形表示 | 第42-44页 |
| 4.2 基于角点的三角形表示 | 第44-45页 |
| 4.3 分类实验 | 第45-57页 |
| 4.3.1 特征融合 | 第45-47页 |
| 4.3.2 匹配方法 | 第47-52页 |
| 4.3.3 数据库 | 第52页 |
| 4.3.4 实验结果 | 第52-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第63页 |