水稻冠层图像的自动识别研究—硕士毕业论文下载



水稻冠层图像的自动识别研究

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水稻冠层图像的自动识别研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-16页
· 课题研究的背景及意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-14页
· 绿色植物目标与背景的分割研究现状	第10-11页
· 作物与杂草的识别研究现状	第11-14页
· 本文主要工作	第14-16页
第2章绿色植物目标与背景的分割方法研究	第16-34页
· 概述	第16-17页
· 图像滤波预处理	第17页
· 绿色植物目标与背景分割方法的现状	第17-31页
· 基于超绿特征的分割方法	第17-23页
· 基于标准差分指标的分割方法	第23-25页
· 基于超绿-超红特征的分割方法	第25页
· 基于色度分量H的分割方法	第25-27页
· 基于色差分量Cr的分割方法	第27-29页
· 基于颜色分量运算与色域压缩的分割方法	第29-31页
· 实验结果分析	第31-33页
· 本章小结	第33-34页
第3章非粘连情况下的杂草去除	第34-43页
· 概述	第34页
· 连通域标记算法	第34-35页
· 面积过滤法	第35-37页
· 基于形状特征的识别方法	第37-42页
· 本章小结	第42-43页
第4章粘连情况下的杂草识别与去除	第43-58页
· 概述	第43-44页
· 轮廓跟踪算法	第44页
· 凹点检测原理与算法	第44-48页
· 凹点检测算法	第44-46页
· 实验结果分析	第46-48页
· 边缘检测方法	第48页
· hough变换圆检测	第48-53页
· 经典的Hough变换圆检测方法	第49-50页
· 快速的Hough变换检测圆算法	第50-51页
· 实验结果分析	第51-53页
· 杂草识别方法原理及实验结果	第53-57页
· 杂草识别算法	第53-54页
· 实验结果分析	第54-57页
· 本章小结	第57-58页
第5章基于轮廓曲率的杂草识别方法	第58-69页
· 概述	第58页
· 曲率的定义及计算方法	第58-61页
· 基于轮廓曲率的识别算法	第61-63页
· 还原到原图像	第63页
· 实验结果分析	第63-68页
· 本章小结	第68-69页
第6章总结与展望	第69-70页
· 全文总结	第69页
· 存在的问题及研究展望	第69-70页
参考文献	第70-75页
致谢	第75-76页
攻读学位期间的研究成果	第76 页

本篇论文共76页，点击这进入下载页面。

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