| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1. 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1. 研究背景和意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1. 观叶植物简介 | 第7页 |
| 1.1.2. 植物分类的重要性 | 第7-8页 |
| 1.1.3. 植物叶片分类的可行性 | 第8页 |
| 1.2. 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3. 研究难点 | 第9-10页 |
| 1.4. 本文的主要内容及章节安排 | 第10-12页 |
| 2. 基于叶片图像分析的观叶植物种类识别关键技术 | 第12-38页 |
| 2.1. 基于叶片图像分析的观叶植物种类识别的基本步骤 | 第12页 |
| 2.2. 图像预处理 | 第12-16页 |
| 2.2.1. 图像灰度化 | 第13页 |
| 2.2.2. 叶片图像降噪 | 第13-14页 |
| 2.2.3. 图像分割 | 第14-16页 |
| 2.2.4. 轮廓提取 | 第16页 |
| 2.3. 观叶植物叶片图像特征提取 | 第16-29页 |
| 2.3.1. 颜色特征 | 第17-22页 |
| 2.3.2. 形状特征 | 第22-25页 |
| 2.3.3. 纹理特征 | 第25-29页 |
| 2.4. 观叶植物叶片识别的分类器设计 | 第29-38页 |
| 2.4.1. 常用的分类器介绍 | 第29-32页 |
| 2.4.2. 基于SVM(支持向量机)的分类器设计 | 第32-38页 |
| 3. 观叶植物叶片识别系统的设计与实现 | 第38-44页 |
| 3.1. 系统实现的技术路线 | 第38页 |
| 3.2. 系统的开发环境 | 第38页 |
| 3.3. 系统功能与界面介绍 | 第38-42页 |
| 3.4. 系统测试与结果 | 第42-44页 |
| 3.4.1. 实验样本库 | 第42页 |
| 3.4.2. 实验结果与分析 | 第42-44页 |
| 4. 结论与展望 | 第44-46页 |
| 4.1. 结论 | 第44-45页 |
| 4.2. 下一步工作展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 个人简介 | 第49-50页 |
| 导师简介 | 第50-51页 |
| 获得成果目录 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |