基于图像分析的梨树叶部病害识别系统研究



基于图像分析的梨树叶部病害识别系统研究

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基于图像分析的梨树叶部病害识别系统研究

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-6页
abstract	第6-11页
1 文献综述	第11-13页
1.1 梨树叶部病害	第11页
1.2 图像分析技术在植物病害诊断上的研究	第11-12页
1.2.1 国外研究概况	第11-12页
1.2.2 国内研究概况	第12页
1.3 本章小结	第12-13页
2 引言	第13-16页
2.1 研究目的和意义	第13页
2.2 研究目标及内容	第13-14页
2.3 技术路线	第14-15页
2.4 本章小结	第15-16页
3 基本理论概述	第16-19页
3.1 基于WEB的识别系统应用技术	第16-17页
3.1.1 C/S结构	第16页
3.1.2 B/S结构	第16-17页
3.1.3 基于WEB的农业专家系统	第17页
3.2 人工神经网络	第17-18页
3.2.1 人工神经网络简介	第17-18页
3.2.2 人工神经网络模型	第18页
3.3 BP神经网络	第18页
3.3.1 BP神经网络的优势	第18页
3.3.2 BP神经网络的学习算法	第18页
3.4 本章小结	第18-19页
4 供试图像的获取和预处理	第19-26页
4.1 研究对象的确定	第19-20页
4.2 病害图像数据的采集	第20-22页
4.2.1 图像采集时间、地点	第20页
4.2.2 采集方法	第20-22页
4.3 病害图像预处理	第22-25页
4.3.1 灰度变换	第22-23页
4.3.2 直方图均衡化	第23-24页
4.3.4 图像分割	第24-25页
4.4 本章小结	第25-26页
5 梨树病害特征参数的提取和优化	第26-35页
5.1 图像颜色特征提取	第26-29页
5.1.1 颜色特征提取方法	第26-27页
5.1.2 颜色模型的选择	第27页
5.1.3 颜色空间的转换	第27-29页
5.2 形状特征提取	第29-31页
5.2.1 区域标记	第29页
5.2.2 链码	第29-31页
5.3 纹理特征提取	第31-34页
5.4 本章小结	第34-35页
6 基于BP神经网络的病害识别模型	第35-44页
6.1 BP神经网络技术	第35-37页
6.1.1 BP神经网络	第35页
6.1.2 神经网络工具箱及MATLAB软件	第35-36页
6.1.3 模式识别的基本框架	第36-37页
6.2 梨树病害BP神经网络识别模型的设计	第37-38页
6.2.1 输入、输出变量的选择和训练、测试	第37页
6.2.2 神经网络的训练	第37-38页
6.2.3 神经网络的仿真	第38页
6.3 梨树病害BP神经网络识别模型的实现	第38-43页
6.3.1 BP神经网络的MATLAB实现	第38-40页
6.3.2 仿真实验及结果分析	第40-43页
6.4 本章小结	第43-44页
7 梨树病害识别WEB专家系统的设计与实现	第44-53页
7.1 开发环境及开发工具	第44页
7.2 系统采用网络架构	第44页
7.3 系统基本框架	第44-45页
7.4 系统的部分程序代码	第45-47页
7.5 系统的实现	第47-52页
7.6 本章小结	第52-53页
8 结论与讨论	第53-54页
8.1 结论	第53页
8.2 讨论	第53-54页
参考文献	第54-56页
作者简介	第56页

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