基于图像处理技术的小麦营养状况远程监测系统设计与实现
| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| 1 文献综述 | 第8-12页 |
| ·图像处理技术概述 | 第8页 |
| ·彩色图像处理技术概述 | 第8-9页 |
| ·图像处理技术在作物生长监测中的研究进展 | 第9-11页 |
| ·作物外部生长参数测量 | 第9-10页 |
| ·作物营养状态监测 | 第10-11页 |
| ·图像处理技术在小麦生长监测中的研究进展 | 第11-12页 |
| 2 引言 | 第12-13页 |
| 3 研究材料与方法 | 第13-22页 |
| ·试验设计 | 第13页 |
| ·小麦群体图像获取 | 第13页 |
| ·小麦群体叶绿素状况测定 | 第13-14页 |
| ·小麦群体图像处理 | 第14-20页 |
| ·彩色模型选择 | 第14-16页 |
| ·小麦群体图像归一化处理 | 第16-17页 |
| ·小麦群体图像分割 | 第17-19页 |
| ·图像分割中的仿射变换 | 第19页 |
| ·形态学处理与图像去噪 | 第19-20页 |
| ·特征提取 | 第20-21页 |
| ·方法分析 | 第21-22页 |
| 4 小麦叶绿素状况估测模型构建 | 第22-26页 |
| ·颜色特征分析 | 第22-23页 |
| ·预测模型构建 | 第23-25页 |
| ·小麦群体颜色特征与叶绿素状况的相关分析 | 第23-24页 |
| ·小麦群体叶绿素状况估测模型构建 | 第24-25页 |
| ·模型检验 | 第25-26页 |
| 5 系统设计与实现 | 第26-44页 |
| ·系统功能结构分析与设计 | 第26-29页 |
| ·系统功能分析 | 第26-27页 |
| ·图像处理及分析的业务流程 | 第27-28页 |
| ·图像处理模块设计 | 第28-29页 |
| ·特征分析模块设计 | 第29页 |
| ·系统数据库设计 | 第29-32页 |
| ·系统技术架构 | 第32-39页 |
| ·系统开发环境 | 第32-33页 |
| ·系统 WEB 框架搭建 | 第33-37页 |
| ·图像处理模块算法实现 | 第37-39页 |
| ·系统功能实现 | 第39-44页 |
| ·图像管理功能实现 | 第39-41页 |
| ·远程监测功能实现 | 第41-42页 |
| ·图像分析功能实现 | 第42-44页 |
| 6 结果与讨论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| ABSTRACT | 第49-50页 |
