| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·计算机视觉技术在农产品检测中的应用 | 第10页 |
| ·计算机视觉技术在水果、蔬菜检测中的应用 | 第10-11页 |
| ·计算机视觉技术在经济作物(烟叶、茶叶等) 检测中的应用 | 第11-12页 |
| ·计算机视觉技术在谷物检测中的应用 | 第12页 |
| ·本文主要内容 | 第12-15页 |
| 2 稻谷图像H 色调统计直方图 | 第15-21页 |
| ·机器视觉基本理论 | 第15页 |
| ·颜色模型 | 第15-18页 |
| ·RGB 颜色模型 | 第16-17页 |
| ·HSI 颜色模型 | 第17页 |
| ·RGB 颜色空间和HSI 颜色空间的转换 | 第17-18页 |
| ·稻谷图像H 色调直方图 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 稻谷图像预处理 | 第21-27页 |
| ·图像增强技术 | 第21-25页 |
| ·对比度增强 | 第21-23页 |
| ·直方图修正增强 | 第23-25页 |
| ·图像平滑 | 第25-26页 |
| ·邻域平均法 | 第25页 |
| ·中值滤波法 | 第25-26页 |
| ·空间域低通滤波法 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 H 色调直方图特征提取 | 第27-38页 |
| ·谷物图像色调直方图的统计特征提取 | 第28-29页 |
| ·谷物图像色调直方图的主成分分析法特征提取 | 第29-30页 |
| ·谷物图像色调直方图的遗传算法特征提取 | 第30-36页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的原理 | 第32-35页 |
| ·遗传算法适应度函数的确定 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 5 H 色调直方图分类识别 | 第38-50页 |
| ·模式识别简介 | 第38-39页 |
| ·线性判别函数 | 第39-42页 |
| ·人工神经网络 | 第42-49页 |
| ·单层感知器的学习算法 | 第44-45页 |
| ·多层前向网络及BP 学习算法 | 第45-49页 |
| ·多数票表决判定最终分类结果 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 6 实验结果分析与展望 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 附录 | 第57页 |
| 作者在攻读学位期间发表的论文 | 第57页 |