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机器视觉在农业物联网中的关键技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-18页
    1.1 课题背景及研究意义第10-13页
        1.1.1 课题背景第10-12页
        1.1.2 该领域存在的问题第12-13页
        1.1.3 研究的意义第13页
    1.2 国内外研究现状及发展动态第13-15页
    1.3 主要研究内容第15-16页
        1.3.1 图像的去噪第15-16页
        1.3.2 图像的目标识别第16页
    1.4 本文组织结构第16-18页
2 基于贝叶斯决策的图像去噪预处理方法第18-26页
    2.1 贝叶斯决策第18-20页
    2.2 三种经典去噪算法的仿真测试第20-24页
        2.2.1 关于中值滤波算法的仿真测试第20-21页
        2.2.2 关于中均值滤波算法的仿真测试第21页
        2.2.3 关于自适应维纳滤波算法的仿真测试第21-22页
        2.2.4 三种经典算法的实例测试第22-24页
    2.3 三种结合算法的测试结果与分析第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
3 基于多方向中值滤波的各向异性扩散滤波算法第26-36页
    3.1 各向异性扩散模型第26-28页
    3.2 多方向中值滤波算法第28-31页
        3.2.1 算法思想第28-29页
        3.2.2 算法流程第29-31页
    3.3 仿真实验及结果分析第31-35页
    3.4 本章小结第35-36页
4 基于Hough变换的成熟番茄识别方法第36-43页
    4.1 番茄图像分割第36-38页
    4.2 外接矩形标记有效区域第38页
    4.3 Hough变换第38-40页
        4.3.1 Hough变换识别原理第38-40页
        4.3.2 Hough变换识别番茄轮廓第40页
    4.4 仿真实验及结果分析第40-42页
        4.4.1 仿真测试第40-41页
        4.4.2 仿真结果分析第41-42页
    4.5 本章小结第42-43页
5 基于Hough变换方番茄识别方法的优化第43-51页
    5.1 最小二乘法拟合第43页
    5.2 基于最小二乘法拟合修正的Hough变换算法第43-48页
        5.2.1 图像预处理第44-45页
        5.2.2 凹点检测第45-46页
        5.2.3 Hough变换第46页
        5.2.4 最小二乘法曲线拟合第46-47页
        5.2.5 最小二乘法拟合修正的Hough变换结果第47-48页
    5.3 实验结果与分析第48-50页
    5.4 本章小结第50-51页
6 结论与展望第51-53页
    6.1 结论第51-52页
    6.2 展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-57页
攻读学位期间的研究成果第57页

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