基于机器视觉的棉花叶部特征图像识别的研究



基于机器视觉的棉花叶部特征图像识别的研究

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基于机器视觉的棉花叶部特征图像识别的研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
· 引言	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-13页
· 研究内容	第13-15页
· 实验设计	第13-14页
· 图像获取	第14页
· 农学实验的设计和农学指标的获取方法	第14页
· 图像处理的方法	第14-15页
· 技术路线	第15-16页
第二章本研究的颜色空间和图像格式以及图片获取方法	第16-23页
· 棉花单叶数字图像处理选择的颜色空间	第16-19页
· RGB 模型	第16-17页
· HSI 模型	第17-19页
· 棉花单叶数字图像的图像文件	第19-22页
· 图像文件的结构	第20页
· 图像文件中的常用参数	第20-21页
· 图像文件的类型	第21页
· JPEG 图像格式	第21-22页
· 棉花单叶数字图像的获取方法	第22-23页
第三章棉花单叶数字图像的平滑处理和直方图分析	第23-32页
· 模板操作和卷积运算	第24页
· 棉花单叶数字图像中模板的应用	第24-28页
· 邻域平均法的应用及效果	第24-26页
· 中值滤波在棉花单叶数字图像平滑中的应用	第26-28页
· 棉花单叶数字图像中直方图的应用	第28-32页
· 直方图	第28-29页
· 直方图的计算	第29页
· 棉花单叶数字图像直方图的分析	第29-32页
第四章棉花单叶数字图像的图像分割	第32-42页
· 阈值分割法	第32-34页
· 棉花单叶数字图像的分割方法	第34-42页
· 基于 RGB 模型的静态图像分割	第34-35页
· 基于 G 分量的动态图像分割	第35-37页
· 基于 rgb 的静态图像分割	第37-38页
· 基于静态 rgh 和动态 I 的阈值分割	第38-40页
· 基于动态 G 分量和静态 H 的图像分割	第40-42页
第五章棉花单叶几何形态特征的计算	第42-53页
· 棉花单叶图像的二值化图像	第42-43页
· 链码在棉花单叶计算中的应用	第43-46页
· 链码的概述	第43-44页
· 实现链码算法	第44-45页
· 棉花单叶数字图像的链码化和 Leaf结构体	第45-46页
· 叶片周长的计算	第46-47页
· 链码法计算周长	第46-47页
· 边界法计算周长	第47页
· 叶片面积的计算	第47-48页
· 像素计算叶片面积	第47页
· 链码计算面积	第47-48页
· 用边界坐标计算叶片面积	第48页
· 叶片的高度与宽度的计算	第48-51页
· 图像扫描法计算叶片的高度和宽度	第49-50页
· 最小外接矩形法计算叶片的高度和宽度	第50-51页
· 叶片矩形度、叶形比和圆形度的计算	第51-52页
· 叶片直径的计算	第52-53页
第六章棉花单叶氮素含量的计算	第53-63页
· 神经网络输入向量的确定	第53-54页
· 线性网络及其应用	第54页
· BP 网络及其应用	第54-57页
· BP 网络的原理	第55-56页
· BP 算法的实现	第56页
· BP 算法在本研究中的应用	第56-57页
· 径向基网络及其应用	第57-61页
· RBF 网络的结构	第57-59页
· 最近邻聚类学习算法	第59-60页
· RBF 网络在本研究中的实现	第60-61页
· 神经网络训练结果以及预测结果的比较	第61-63页
第七章棉花单叶数字图像处理系统介绍	第63-66页
· 系统开发环境	第63页
· 系统功能	第63-66页
第八章结束语	第66-69页
· 讨论	第66-67页
· 结论	第67-68页
· 未来研究方向	第68-69页
参考文献	第69-72页
致谢	第72页

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