名优茶智能化采摘中新梢识别及其中心点确定的方法研究
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状 | 第10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 第二章 基于颜色特征的新梢识别算法 | 第12-32页 |
| ·新梢中心识别系统的构建 | 第12-13页 |
| ·采茶机器人设计方案 | 第12-13页 |
| ·新梢识别系统的组成 | 第13页 |
| ·机器视觉 | 第13-14页 |
| ·机器视觉及其在颜色上的应用 | 第13-14页 |
| ·颜色空间 | 第14页 |
| ·新梢颜色特征提取 | 第14-24页 |
| ·RGB 空间的特征提取 | 第14-18页 |
| ·YIQ 空间的特征提取 | 第18-20页 |
| ·HSI 空间的特征提取 | 第20-22页 |
| ·YCbCr 空间的特征提取 | 第22-24页 |
| ·阈值分割和滤波 | 第24-28页 |
| ·阈值分割算法 | 第24-25页 |
| ·基于阈值分割算法的实现 | 第25-28页 |
| ·图像滤波 | 第28-30页 |
| ·基于滤波分析的阈值分割图像新梢识别研究 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于形态学的新梢中心点确定方法 | 第32-61页 |
| ·形态学和集合论 | 第32-34页 |
| ·二值图像的数学形态学 | 第34-40页 |
| ·结构元素 | 第34-35页 |
| ·二值形态学的膨胀和腐蚀 | 第35-40页 |
| ·膨胀与腐蚀的结合 | 第40-45页 |
| ·击中或击不中 | 第40-41页 |
| ·开运算和闭运算 | 第41-42页 |
| ·用开运算和闭运算图像处理得到的结果图 | 第42-45页 |
| ·二值形态学在新梢中心点确定中的应用 | 第45-58页 |
| ·二值图像形态学应用 | 第45-46页 |
| ·边缘检测 | 第46-52页 |
| ·骨架化处理 | 第52-58页 |
| ·边缘检测和骨架化确定新梢的中心点 | 第58-60页 |
| ·本章总结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于质心法的新梢中心点确定方法 | 第61-69页 |
| ·质心法 | 第61页 |
| ·质心提取算法 | 第61-62页 |
| ·基于基本质心算法的新梢中心点的确定 | 第62-66页 |
| ·基于加权质心算法的新梢中心点的确定 | 第66-67页 |
| ·多组试验结果分析 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·内容总结 | 第69页 |
| ·创新之处 | 第69页 |
| ·研究展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
