作物长势监控图像中绿色植物的识别方法研究



作物长势监控图像中绿色植物的识别方法研究

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作物长势监控图像中绿色植物的识别方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-14页
· 研究背景及意义	第9页
· 国内外研究现状	第9-12页
· 基于光谱因子的绿色识别方法	第10-11页
· 基于人工智能的绿色识别方法	第11-12页
· 研究内容与主要贡献	第12-13页
· 研究内容	第12页
· 主要贡献	第12-13页
· 论文组织结构	第13-14页
第2章基础知识	第14-20页
· 颜色模型	第14-15页
· RGB颜色模型	第14页
· HSV颜色模型	第14-15页
· 基于光谱因子的绿色识别方法	第15-16页
· 灰度化因子	第15页
· 阈值分割	第15-16页
· 图像质量评价	第16-19页
· 图像质量定义	第16-17页
· 图像质量评价方法	第17-19页
· 本章小结	第19-20页
第3章大田作物长势图像的质量评价模型	第20-26页
· 图像直方图的统计特征	第20-22页
· 均值	第20-21页
· 方差	第21页
· 偏度	第21-22页
· 峰度	第22页
· 基于直方图统计特征的图像质量评价方法	第22-24页
· 基于直方图的图像质量评价模型	第22-23页
· 该模型存在的不足	第23-24页
· 图像质量评价模型的建立	第24-25页
· 本章小结	第25-26页
第4章环境自适应的绿色识别方法	第26-34页
· 高质量图像的绿色识别方法	第26-29页
· 灰度化因子的选择	第27页
· 阈值分割	第27-29页
· 低质量图像的绿色识别方法	第29-32页
· H、S分布	第29-31页
· 基于HSV与RGB结合的绿色识别方法	第31-32页
· 本章小结	第32-34页
第5章实验结果	第34-43页
· 实验材料	第34页
· 实验结果	第34-43页
· 图像质量判定结果.	第34页
· 绿色识别结果	第34-43页
第6章总结与展望	第43-44页
· 研究工作总结	第43页
· 未来工作展望	第43-44页
参考文献	第44-47页
致谢	第47-48页
攻读硕士学位期间的科研成果	第48页

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