种子纯度的高光谱图像检测技术研究



种子纯度的高光谱图像检测技术研究

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种子纯度的高光谱图像检测技术研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-13页
· 研究背景及意义	第7-8页
· 国内外研究现状	第8-11页
· 玉米种子纯度无损检测的国内外现状	第8-9页
· 高光谱图像技术在农业中的国内外现状	第9-11页
· 论文的研究内容及其结构	第11-13页
· 论文的研究内容	第11页
· 论文的结构	第11-13页
第二章高光谱图像技术的应用及数据采集	第13-21页
· 引言	第13页
· 高光谱图像技术	第13-16页
· 高光谱图像的基本原理	第13-14页
· 高光谱图像的名词解释	第14-15页
· 高光谱图像采集系统的基本构成	第15-16页
· 数据采集	第16-18页
· 实验材料	第16页
· 玉米样本采集	第16-18页
· PLSDA 算法简介	第18-19页
· 本章小结	第19-21页
第三章基于光谱特征的玉米高光谱图像识别	第21-27页
· 引言	第21页
· 光谱特征提取	第21-23页
· 实验材料	第21页
· 感兴趣区域的提取	第21页
· 感兴趣区域的光谱特征提取	第21-23页
· 基于光谱特征的玉米种子分类	第23-26页
· 感兴趣区域大小对分类精度的影响	第23-24页
· 不同波段范围下 PLSDA 建模分类结果	第24-26页
· 本章小结	第26-27页
第四章基于图像熵信息的玉米种子高光谱图像识别	第27-39页
· 引言	第27页
· 单个波段下图像所在区域的提取	第27-31页
· 图像预处理	第27-29页
· 阈值分割	第29页
· 感兴趣区域提取与标记	第29-31页
· 玉米高光谱图像的特征提取的定义与分类	第31-34页
· 高光谱图像的特征提取	第31-33页
· 全波段条件下玉米种子的 PLSDA 分类识别	第33-34页
· PLS 投影分析算法	第34-36页
· 基本原理及步骤	第34-35页
· 波段选择结果与分析	第35-36页
· 基于 PLS 投影算法波段选择的 PLSDA 分类识别	第36-38页
· 本章小结	第38-39页
第五章基于 SVDD 的玉米高光谱图像新样本识别	第39-45页
· 引言	第39页
· 支持向量描述算法概述	第39-41页
· SVDD 基本原理	第39-40页
· 核函数	第40-41页
· SVDD 模型的建立	第41-42页
· 样本集划分	第41页
· 建立 SVDD 分类模型	第41-42页
· 基于 SVDD 的样本的识别	第42-43页
· 对原有样本的识别结果	第42-43页
· 对新类别样本的识别结果	第43页
· 本章小结	第43-45页
主要结论与展望	第45-47页
主要结论	第45-46页
展望	第46-47页
致谢	第47-49页
参考文献	第49-53页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文	第53 页

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