基于颜色和形状的典型牧草特征提取与识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 引言 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外研究现状 | 第9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·目前存在的问题 | 第10页 |
| ·研究内容及目标 | 第10-11页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·拟达到的目标 | 第11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 2 牧草叶片图像的采集及图像处理 | 第12-20页 |
| ·采集样地概况 | 第12页 |
| ·牧草叶片采集 | 第12-13页 |
| ·试验样本库 | 第13页 |
| ·图像处理 | 第13-16页 |
| ·灰度变换 | 第14-15页 |
| ·图像二值化 | 第15页 |
| ·形态学处理 | 第15-16页 |
| ·中值滤波 | 第16页 |
| ·图像分割 | 第16-19页 |
| ·边缘检测 | 第17-18页 |
| ·阈值分割 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 牧草叶片图像信息特征提取 | 第20-32页 |
| ·颜色特征提取与选择 | 第20-24页 |
| ·颜色模型的建立 | 第20页 |
| ·RGB颜色模型 | 第20-21页 |
| ·HSV颜色模型 | 第21-22页 |
| ·L~*a~*b~*颜色模型 | 第22-23页 |
| ·颜色特征的提取 | 第23页 |
| ·颜色直方图 | 第23-24页 |
| ·颜色矩 | 第24页 |
| ·颜色的特征的选择 | 第24-27页 |
| ·形状特征的提取与选择 | 第27-30页 |
| ·形状特征的选择 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 4 牧草图像识别 | 第32-39页 |
| ·图像识别概述 | 第32页 |
| ·BP神经网络 | 第32-35页 |
| ·神经网络结构 | 第33-34页 |
| ·神经网络的学习过程 | 第34页 |
| ·神经网络结构设计 | 第34-35页 |
| ·模式识别结果 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 识别系统实现与试验结论 | 第39-43页 |
| ·系统界面 | 第39-42页 |
| ·试验结果 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 6 结论与建议 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 作者简介 | 第47页 |
