基于图像处理技术的大豆植株氮素测定研究



基于图像处理技术的大豆植株氮素测定研究

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基于图像处理技术的大豆植株氮素测定研究

论文目录
第一章绪论	第1-15 页
· 选题的目的及意义	第7-8 页
· 图像处理技术在农作物营养信息检测中的研究现状	第8-12 页
· 作物缺素、缺水信息方面的研究	第9-10 页
· 作物形态信息方面的研究	第10-11 页
· 作物病虫草害信息方面的研究	第11-12 页
· 当前氮素营养诊断方法	第12-13 页
· 本文研究的主要内容	第13-15 页
第二章检测系统及技术应用开发	第15-25 页
· 检测系统的组成及特点	第15-17 页
· 图像技术	第17-24 页
· 图像预处理	第18-20 页
· 颜色系统	第20-22 页
· 灰度共生矩阵	第22-24 页
· 本章小结	第24-25 页
第三章大豆叶片颜色特征的提取研究	第25-37 页
· 特征提取和选择	第25-26 页
· 试验材料及试验条件	第26-28 页
· 颜色特征的特点及颜色系统的选择	第28-30 页
· 颜色特征的特点	第28-29 页
· 颜色系统的选择	第29-30 页
· 缺素大豆叶片颜色特征	第30-31 页
· 大豆叶片颜色特征提取	第31-36 页
· 本章小结	第36-37 页
第四章大豆叶片纹理特征的提取研究	第37-44 页
· 纹理概念	第37-38 页
· 纹理的定义	第37 页
· 纹理的分类	第37-38 页
· 灰度图像中纹理的统计分析方法	第38-39 页
· 大豆叶片纹理特征提取过程	第39-43 页
· 本章小结	第43-44 页
第五章识别函数的建立及结果分析	第44-60 页
· 图像识别方法介绍	第44-45 页
· 主成分分析	第45-51 页
· 两维空间中的主成分分析	第46-48 页
· m 维空间中的主成分分析	第48-51 页
· 特征参量的主成分分析	第51-56 页
· 模型的建立及结果分析	第56-59 页
· 模型的建立	第56-57 页
· 结果分析	第57-59 页
· 本章小结	第59-60 页
第六章总结与展望	第60-63 页
· 总结	第60-61 页
· 展望	第61-63 页
参考文献	第63-67 页
摘要	第67-69 页
ABSTRACT	第69-72 页
致谢	第72-73 页
导师及作者简介	第73 页

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