| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究问题的提出 | 第12-13页 |
| ·研究领域的现状 | 第13-16页 |
| ·计算机视觉应用于农业领域的国外研究现状 | 第14-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-16页 |
| ·研究目的与技术路线 | 第16-18页 |
| ·研究的内容与目标 | 第16页 |
| ·技术路线 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第二章 叶类蔬菜图像预处理 | 第20-30页 |
| ·试验样本与图像获取 | 第20-22页 |
| ·试验样本 | 第20-21页 |
| ·图像获取 | 第21-22页 |
| ·图像预处理 | 第22-29页 |
| ·图像去噪 | 第22-24页 |
| ·背景分割 | 第24-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 叶类蔬菜图像特征参数的选择与提取 | 第30-40页 |
| ·颜色模型 | 第30-33页 |
| ·RGB模型 | 第30-31页 |
| ·HSI模型 | 第31-33页 |
| ·颜色特征的提取 | 第33页 |
| ·形状特征的提取 | 第33-34页 |
| ·面积 | 第33-34页 |
| ·偏心率 | 第34页 |
| ·纹理特征的提取 | 第34-37页 |
| ·特征值归一化处理 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于费歇尔判别（FISHER）的叶类蔬菜等级分析 | 第40-52页 |
| ·主成分分析法理论 | 第40-43页 |
| ·主成分分析法对特征参数降维 | 第42-43页 |
| ·费歇尔判别分析法理论 | 第43-47页 |
| ·多元判别法 | 第43-44页 |
| ·费歇尔判别法及分类模型的建立 | 第44-47页 |
| ·距离判别法和BAYES判别法的比较选择 | 第47-49页 |
| ·距离判别法及试验结果 | 第47-48页 |
| ·Bayes判别法及试验结果 | 第48-49页 |
| ·判别结果分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 叶类蔬菜检测分级系统的设计与实现 | 第52-60页 |
| ·面向对象的需求分析 | 第52-55页 |
| ·叶类蔬菜分级系统概述 | 第52页 |
| ·用例图 | 第52-53页 |
| ·活动图 | 第53-54页 |
| ·类图 | 第54-55页 |
| ·概要设计 | 第55-56页 |
| ·系统实现 | 第56-59页 |
| ·开发环境 | 第56页 |
| ·系统界面 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |