作物诊断的叶片图像多重分形方法与建模--以油菜氮素营养和玉米病害诊断为例



作物诊断的叶片图像多重分形方法与建模--以油菜氮素营养和玉米病害诊断为例

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作物诊断的叶片图像多重分形方法与建模--以油菜氮素营养和玉米病害诊断为例

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-17页
第一章绪论	第17-29页
· 本文的研究背景	第17页
· 本文的研究意义	第17-18页
· 国内外研究现状	第18-23页
· 基于叶片图像特征的营养、病害诊断的研究现状	第18-20页
· 多重分形理论在图像处理中的应用	第20-23页
· 本文的研究内容和目标	第23-24页
· 本文的研究内容	第23-24页
· 本文的研究目标	第24页
· 本文的结构安排	第24-25页
本章参考文献	第25-29页
第二章叶片灰度图像非平稳性检测	第29-38页
· 引言	第29页
· 图像平稳性概述	第29-34页
· 图像平稳性定义	第30页
· 图像平稳性检测方法	第30-31页
· 图像平稳性检测实验	第31-34页
· 玉米叶片图像平稳性检测	第34-36页
· 本章小结	第36页
本章参考文献	第36-38页
第三章纹理图像的多重分形去趋势波动分析	第38-69页
· 引言	第38-39页
· 一维纹理灰度值序列的多重分形去趋势波动分析	第39-41页
· 二维纹理图像的多重分形去趋势波动分析	第41-44页
· 全局多重分形去趋势波动分析	第41-44页
· 局部多重分形去趋势波动分析	第44页
· 图像纹理特征提取方法的稳定性比较	第44-55页
· 抗噪声能力比较	第45-49页
· 抗图像压缩能力比较	第49-53页
· 抗图像模糊化能力比较	第53-55页
· 图像分割的对比实验	第55-66页
· 对局部多重分形去趋势波动分析算法的评估	第56-57页
· 多种分割方法的对比实验	第57-61页
· 图像加噪后的分割实验	第61-66页
· 本章小结	第66-67页
本章参考文献	第67-69页
第四章基于局部多重分形去趋势波动分析的叶片图像分割方法	第69-100页
· 引言	第69-70页
· 基于标准多重分形谱的图像分割方法	第70-73页
· 二维图像的多重分形特征参数	第70-72页
· 基于标准多重分形谱的分割	第72-73页
· 基于局部多重分形去趋势波动分析的图像分割方法	第73-75页
· 局部纹理特征提取	第73-74页
· 基于局部广义Hurst指数谱的分割	第74-75页
· 其他经典图像分割及边缘检测方法	第75-80页
· 基于阈值的分割	第75页
· 基于区域生长的分割	第75-76页
· 基于模糊C均值聚类的分割	第76页
· 基于微分算子的边缘检测方法	第76-78页
· 基于拉普拉斯算子的边缘检测方法	第78-79页
· 基于Canny算子的边缘检测方法	第79-80页
· 油菜缺素叶片图像的分割实验	第80-86页
· 实验材料	第80页
· 结果与分析	第80-86页
· 玉米病害叶片图像的分割实验	第86-96页
· 实验材料	第86-87页
· 结果与分析	第87-96页
· 本章小结	第96-97页
本章参考文献	第97-100页
第五章基于叶片图像多重分形特征的油菜氮营养诊断模型	第100-122页
· 引言	第100页
· 实验材料	第100-102页
· 建模及识别、检验的数学方法	第102-106页
· 线性回归模型(Regress)	第102页
· 稳健回归模型(Robust)	第102页
· 多项式回归(Ployfit)	第102-103页
· 逐步判别回归(Stepwise)	第103页
· 费歇尔线性分类器(Fisher’s LDA)	第103页
· 极限学习机(ELM)	第103-104页
· 支持向量机(SVM)	第104页
· 随机森林法(Random Forests)	第104-105页
· K-最近邻方法(KNN)	第105页
· 方差分析(AVONA)	第105-106页
· 叶片图像纹理的特征提取	第106页
· 油菜氮营养定量诊断模型	第106-113页
· 定量建模样本集	第106-107页
· 纹理特征参数与氮指标相关性分析	第107-110页
· 回归方法的比较	第110-112页
· 回归模型建立	第112-113页
· 油菜氮营养定性诊断模型	第113-118页
· 定性诊断样本集	第113页
· 特征参数选取	第113-114页
· 特征参数的显著性检验	第114-116页
· 模型结果与分析	第116-118页
· 本章小结	第118-119页
本章参考文献	第119-122页
第六章总结和展望	第122-127页
· 本文的主要结论	第122-124页
· 本文的创新点	第124-125页
· 下阶段的研究展望	第125-127页
致谢	第127-129页
附录：读博期间的科研工作	第129-130 页

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