| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.1 水稻灯诱害虫图像预处理 | 第12页 |
| 1.3.2 研究不同的图像特征对水稻害虫图像识别结果的影响 | 第12-13页 |
| 1.3.3 研究不同样本量对水稻害虫图像识别结果的影响 | 第13页 |
| 1.4 技术路线 | 第13-14页 |
| 1.5 论文安排 | 第14-16页 |
| 第二章 水稻灯诱害虫图像预处理 | 第16-30页 |
| 2.1 水稻灯诱害虫图像样本采集 | 第16-17页 |
| 2.1.1 水稻灯诱害虫样本来源 | 第16页 |
| 2.1.2 水稻灯诱智能测报灯 | 第16-17页 |
| 2.2 水稻灯诱害虫图像预处理 | 第17-28页 |
| 2.2.1 畸变校正 | 第17-22页 |
| 2.2.2 背景去除 | 第22-25页 |
| 2.2.3 形态学处理 | 第25-27页 |
| 2.2.4 灯诱害虫图像连通域标记 | 第27-28页 |
| 2.3 水稻灯诱昆虫初步分类 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 不同的图像特征对水稻害虫图像识别结果的影响的研究 | 第30-50页 |
| 3.1 害虫图像特征参数提取 | 第30-46页 |
| 3.1.1 颜色特征 | 第30-33页 |
| 3.1.2 纹理特征 | 第33-35页 |
| 3.1.3 形态特征 | 第35-39页 |
| 3.1.4 HOG特征 | 第39-42页 |
| 3.1.5 Gabor特征 | 第42-45页 |
| 3.1.6 LBP特征 | 第45-46页 |
| 3.2 分类器的设计 | 第46-47页 |
| 3.3 不同图像特征对识别结果的影响 | 第47-49页 |
| 3.3.1 识别结果的评价参数 | 第47页 |
| 3.3.2 不同的全局特征对目标害虫识别结果的影响 | 第47-48页 |
| 3.3.3 不同的局部特征对目标害虫识别结果的影响 | 第48-49页 |
| 3.3.4 全局特征和局部特征融合对目标害虫识别结果的影响 | 第49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 不同样本量对水稻害虫图像识别结果的影响的研究 | 第50-55页 |
| 4.1 不同训练样本比例对大型目标害虫识别结果的影响 | 第50-51页 |
| 4.2 不同训练样本比例对小型目标害虫识别结果的影响 | 第51页 |
| 4.3 在最优图像特征参数和训练样本比例下水稻害虫识别结果 | 第51-53页 |
| 4.4 水稻灯诱害虫图像识别结果 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目和发表论文 | 第62页 |
