基于图像模式识别技术的实蝇昆虫分类识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容及设计思路 | 第11-12页 |
| ·研究对象 | 第11-12页 |
| ·设计思路概述 | 第12页 |
| ·论文篇章结构和主要工作 | 第12-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 实蝇图像的预处理 | 第15-19页 |
| ·图像预处理的意义 | 第15页 |
| ·图像格式的转化 | 第15-16页 |
| ·图像去噪 | 第16-17页 |
| ·图像增强 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 实蝇图像的分割 | 第19-34页 |
| ·图像分割的意义及常用的图像分割技术简介 | 第19-20页 |
| ·本文研究对象的特点 | 第20-21页 |
| ·本文分割方法 | 第21-33页 |
| ·图像预分割 | 第22-27页 |
| ·自适应门限思想 | 第22页 |
| ·OTSU阈值分割 | 第22-23页 |
| ·使用数学形态学找出分界线 | 第23-27页 |
| ·翅膀的分割 | 第27-32页 |
| ·使用边缘检测进行分割 | 第27-29页 |
| ·改进数学形态算法并引入反馈 | 第29-32页 |
| ·头、胸、腹的分割及图像整合 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 特征测量与提取 | 第34-51页 |
| ·特征提取的意义 | 第34-35页 |
| ·实蝇昆虫图像特征提取 | 第35-45页 |
| ·实蝇翅膀特征提取 | 第35-39页 |
| ·实蝇胸部特征提取 | 第39-43页 |
| ·实蝇全局形态特征提取 | 第43-45页 |
| ·特征数据归一化 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 特征优选及分类器的设计 | 第51-62页 |
| ·特征优选及分类器设计的意义 | 第51页 |
| ·特征优选 | 第51-52页 |
| ·分类器的设计 | 第52-58页 |
| ·二叉树分类器 | 第53-54页 |
| ·支持向量机 | 第54-58页 |
| ·特征优选和分类器的实现 | 第58-61页 |
| ·二叉树分类 | 第58-60页 |
| ·支持向量机分类 | 第60-61页 |
| ·实验结果 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-65页 |
| ·总结 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 附录 | 第70-71页 |
