识别桔子树干的图像处理方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| ·图像分割研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内林木图像处理现状 | 第13-14页 |
| ·研究内容及关键问题 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·关键问题 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 计算机视觉系统的组成及图像获取 | 第16-22页 |
| ·计算机视觉系统的硬件部分 | 第16-18页 |
| ·摄像机 | 第16-17页 |
| ·图像采集卡 | 第17-18页 |
| ·计算机 | 第18页 |
| ·计算机视觉系统的软件部分 | 第18页 |
| ·计算机视觉系统参数确定 | 第18-20页 |
| ·视觉系统硬件安装 | 第18-19页 |
| ·图像采集卡参数设定 | 第19-20页 |
| ·桔子树图像的采集 | 第20-21页 |
| ·温州蜜柑简介 | 第20页 |
| ·图像采集 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 桔子树干图像分析及常规方法分割研究 | 第22-35页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·彩色空间 | 第22-24页 |
| ·彩色空间的基本概念 | 第22页 |
| ·典型彩色空间 | 第22-24页 |
| ·桔子树干图像分析 | 第24-26页 |
| ·常规图像分割方法及应用 | 第26-34页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第27-30页 |
| ·基于边缘检测的分割方法 | 第30-32页 |
| ·基于相对色彩因子的分割方法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 桔子树干图像彩色分割算法 | 第35-53页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·彩色图像分割算法 | 第35-37页 |
| ·算法简介 | 第35页 |
| ·初始特征向量获取 | 第35-37页 |
| ·图像线性空间滤波与二值化 | 第37-41页 |
| ·卷积 | 第37-38页 |
| ·图像线性空间滤波 | 第38-39页 |
| ·图像二值化 | 第39-41页 |
| ·面积和形状特征分割 | 第41页 |
| ·图像形态学修复 | 第41-50页 |
| ·形态学简介 | 第41-46页 |
| ·不连续树干区域修复 | 第46-50页 |
| ·彩色图像分割流程及试验 | 第50-52页 |
| ·彩色分割程序流程 | 第50-51页 |
| ·图像分割试验及分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 桔子树干图像剥离分割算法 | 第53-65页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·绿色区域分割 | 第53-54页 |
| ·彩色图像背景分割 | 第54-56页 |
| ·色彩因子分割 | 第56-57页 |
| ·二值图像土壤背景分割 | 第57-59页 |
| ·特征提取 | 第59-61页 |
| ·树干形态参数 | 第60页 |
| ·桔子树干区域参数 | 第60页 |
| ·中轴线 | 第60-61页 |
| ·图像分割试验及分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-68页 |
| ·本文的主要工作 | 第65-66页 |
| ·后续工作及展望 | 第66-68页 |
| ·后续工作 | 第66页 |
| ·工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73页 |
