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田间猕猴桃图像识别方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究目的和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 国外研究现状第13-14页
        1.2.2 国内研究现状第14-15页
        1.2.3 存在的问题第15-16页
    1.3 研究内容第16页
    1.4 研究方法及技术路线第16-18页
        1.4.1 研究方法第16页
        1.4.2 技术路线第16-17页
        1.4.3 研究方案第17-18页
    1.5 论文组织结构第18-19页
第2章 田间猕猴桃图像信息获取第19-23页
    2.1 计算机视觉理论第19页
    2.2 猕猴桃识别的视觉系统组成第19-20页
        2.2.1 硬件构成第20页
        2.2.2 软件实现第20页
    2.3 影响视觉系统识别的因素分析第20-22页
        2.3.1 猕猴桃的种植方式第20-21页
        2.3.2 影响识别效果的因素分析第21-22页
    2.4 猕猴桃图像采集方案第22页
    2.5 本章小结第22-23页
第3章 猕猴桃果实图像分割方法第23-37页
    3.1 图像预处理第23-24页
    3.2 图像分割方法第24-27页
    3.3 猕猴桃在颜色通道中的分割第27-32页
        3.3.1 RGB 颜色模型第27-28页
        3.3.2 HSV 颜色模型第28-30页
        3.3.3 La*b*颜色模型第30-32页
    3.4 基于色差的果实分割方法第32-34页
        3.4.1 色差方法的选择第32-33页
        3.4.2 实验结果与分析第33-34页
    3.5 K-均值聚类法的果实分割第34-36页
        3.5.1 K-均值聚类法原理第34-35页
        3.5.2 K-均值聚类法的步骤第35页
        3.5.3 实验结果与分析第35-36页
    3.6 本章小结第36-37页
第4章 基于 Adaboost 算法的猕猴桃果实分割方法第37-49页
    4.1 Adaboost 算法介绍第37-39页
        4.1.1 Boosting 算法原理第37-38页
        4.1.2 Adaboost 算法原理第38-39页
    4.2 Adaboost 算法实现过程第39-42页
        4.2.1 图像特征提取第39-41页
        4.2.2 弱分类器的构建第41页
        4.2.3 强分类器生成过程第41-42页
    4.3 精度验证第42-44页
        4.3.1 采样点精度验证第42-43页
        4.3.2 图像分割效果第43-44页
    4.4 残留物去除第44-46页
        4.4.1 面积阈值法第44页
        4.4.2 形态学运算第44-45页
        4.4.3 孔洞填充第45-46页
    4.5 实验结果与分析第46-47页
        4.5.1 不同光照条件下的果实分割效果分析第46-47页
        4.5.2 与传统果实分割结果的对比第47页
    4.6 本章小结第47-49页
第5章 猕猴桃果实图像恢复第49-57页
    5.1 猕猴桃果实边缘提取第49-51页
        5.1.1 Sobel 边缘算子第49-50页
        5.1.2 Roberts 边缘算子第50页
        5.1.3 Prewitt 边缘算子第50页
        5.1.4 Canny 边缘检测算子第50页
        5.1.5 Log 边缘算子第50页
        5.1.6 边缘算子实验结果分析第50-51页
    5.2 基于最小二乘法的果实还原方法第51-56页
        5.2.1 轮廓提取第51-52页
        5.2.2 最小二乘法原理第52-55页
        5.2.3 实验结果与分析第55-56页
    5.3 本章小结第56-57页
第6章 结论与展望第57-59页
    6.1 结论第57-58页
    6.2 展望第58-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页
作者简介第64页

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