基于多光谱图像的玉米田间杂草识别方法研究



基于多光谱图像的玉米田间杂草识别方法研究

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基于多光谱图像的玉米田间杂草识别方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第1章绪论	第11-21页
· 研究目的与意义	第11-12页
· 国内外研究现状及存在问题	第12-16页
· 计算机图像识别法	第13-15页
· 光谱分析法	第15-16页
· 存在的问题	第16页
· 研究内容	第16-17页
· 研究方法和技术路线	第17页
· 研究整体方案	第17-19页
· 论文组织结构	第19-21页
第2章图像获取	第21-26页
· 绿色植物的光谱特性	第21-22页
· 田间图像获取装置	第22-23页
· 图像获取方法	第23-25页
· 本章小结	第25-26页
第3章植物图像分割处理	第26-35页
· 背景分割	第26-31页
· R、G、IR 数值组合	第26页
· 分割方法及结果分析	第26-31页
· 植物叶片的分割	第31-34页
· 数学形态学处理	第31-32页
· 粘连和交叠叶片的分割	第32-34页
· 区域标记和轮廓提取	第34页
· 本章小结	第34-35页
第4章植物特征提取	第35-51页
· 形状特征提取	第35-39页
· 纹理特征提取	第39-44页
· 分形维数提取	第44-47页
· 特征降维	第47-49页
· PCA 原理	第47页
· 特征降维	第47-49页
· 本章小结	第49-51页
第5章基于 Soft set 理论的玉米和杂草识别方法研究	第51-63页
· 模式识别方法	第51-52页
· 朴素贝叶斯理论	第52-53页
· BP 网络	第53-54页
· 支持向量机理论	第54-56页
· Soft set 理论	第56-59页
· Soft set 概述	第56-57页
· 软结合对照表的构造	第57-58页
· 基于软集合理论的杂草识别模型	第58-59页
· 实验结果与分析	第59-61页
· 各算法参数设置	第59页
· 识别试验结果与分析	第59-61页
· 本章小结	第61-63页
第6章结论与展望	第63-65页
· 结论	第63-64页
· 展望	第64-65页
参考文献	第65-69页
致谢	第69-70页
作者介绍	第70 页

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