基于图像处理的牧草形状特征提取与识别系统设计
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 插图和附表清单 | 第8-9页 |
| 1 引言 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外相关研究概况 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 存在的主要问题 | 第11页 |
| 1.4 研究内容及目标 | 第11-12页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第11页 |
| 1.4.2 拟达到的目标 | 第11-12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12页 |
| 2 牧草叶片图像获取 | 第12-15页 |
| 2.1 试验样地概况 | 第12-13页 |
| 2.2 牧草叶片取样 | 第13-14页 |
| 2.3 牧草叶片图像采集 | 第14-15页 |
| 2.4 试验样本库 | 第15页 |
| 2.5 本章小结 | 第15页 |
| 3 牧草叶片特征提取 | 第15-34页 |
| 3.1 图像分割 | 第16-24页 |
| 3.1.1 去噪处理 | 第17-18页 |
| 3.1.2 彩色空间类型 | 第18-20页 |
| 3.1.3 颜色特征分析与分割 | 第20-24页 |
| 3.2 形态学处理提取轮廓 | 第24-29页 |
| 3.2.1 数学形态学 | 第24-25页 |
| 3.2.2 形态学填充 | 第25-26页 |
| 3.2.3 轮廓提取 | 第26-29页 |
| 3.3 形状特征参数 | 第29-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 牧草图像识别 | 第34-38页 |
| 4.1 识别相关概念 | 第34页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第34-37页 |
| 4.2.1 BP神经网络概述 | 第34页 |
| 4.2.2 BP神经网络的基本原理 | 第34-35页 |
| 4.2.3 BP神经网络结构 | 第35页 |
| 4.2.4 BP神经网络的学习过程 | 第35-36页 |
| 4.2.5 BP神经网络对形状特征识别的结构设计 | 第36-37页 |
| 4.3 MATLAB实现 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38页 |
| 5 系统实现与试验结果 | 第38-43页 |
| 5.1 系统框图 | 第38-39页 |
| 5.2 用户界面 | 第39-43页 |
| 5.3 试验结果 | 第43页 |
| 5.4 本章小结 | 第43页 |
| 6 结论与展望 | 第43-45页 |
| 6.1 结论 | 第43-44页 |
| 6.2 展望 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 作者简介 | 第49页 |
