基于机器视觉技术的棉花病害识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究目的和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外现状 | 第10-14页 |
| ·基于信息技术的植物病害识别诊断 | 第10-11页 |
| ·基于机器视觉技术的植物病害识别诊断 | 第11-14页 |
| ·研究内容和方法 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·关键问题 | 第15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 棉花样本的培育和图像获取 | 第17-23页 |
| ·棉花栽培方法 | 第17-19页 |
| ·病害接种方法 | 第19-20页 |
| ·菌种培养 | 第19页 |
| ·接种 | 第19-20页 |
| ·机器视觉系统 | 第20页 |
| ·图像采集 | 第20-22页 |
| ·室内采集 | 第21页 |
| ·室外采集 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 棉花叶片图像预处理 | 第23-32页 |
| ·图像增强 | 第23-24页 |
| ·图像分割 | 第24-31页 |
| ·阈值分割法 | 第25-26页 |
| ·优化超绿特征 | 第26-28页 |
| ·分割结果与分析 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 数学形态学及棉花叶片形态特征的提取 | 第32-48页 |
| ·数学形态学 | 第32-38页 |
| ·腐蚀和膨胀 | 第32-34页 |
| ·开运算和闭运算 | 第34-35页 |
| ·区域填充 | 第35-36页 |
| ·边界提取 | 第36页 |
| ·细化 | 第36-37页 |
| ·骨架化 | 第37-38页 |
| ·形态特征参数的提取 | 第38-43页 |
| ·特征1: H/A | 第38-41页 |
| ·特征2: A_0/A | 第41页 |
| ·特征3: E/A | 第41页 |
| ·特征4: T/A | 第41页 |
| ·特征5:C~2/A | 第41-42页 |
| ·特征6: S/A | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-44页 |
| ·特征筛选 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 棉花病害模式识别 | 第48-62页 |
| ·模式识别概述 | 第48-49页 |
| ·支持向量机简介 | 第49-54页 |
| ·支持向量机的理论背景 | 第49-51页 |
| ·支持向量机分类 | 第51-54页 |
| ·基于支持向量机的棉花病害识别模型 | 第54-61页 |
| ·线性核函数 | 第55-56页 |
| ·径向基核函数 | 第56-58页 |
| ·多项式核函数 | 第58-59页 |
| ·sigmoid核函数 | 第59-60页 |
| ·四种核函数的测试结果 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| ·后续工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 在读期间发表的论文及参与课题 | 第70页 |
