基于支持向量机的黄瓜叶部白粉病害检测

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基于支持向量机的黄瓜叶部白粉病害检测

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基于支持向量机的黄瓜叶部白粉病害检测

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
1.1 课题概述	第10-13页
1.1.1 课题来源	第10页
1.1.2 研究背景和意义	第10-12页
1.1.3 图像来源与前期处理	第12-13页
1.2 研究现状	第13-14页
1.2.1 国外研究现状	第13页
1.2.2 国内研究现状	第13-14页
1.3 课题的主要研究内容	第14-15页
1.4 论文组织结构	第15-17页
1.5 本章小结	第17-18页
第2章白粉病斑的分割	第18-28页
2.1 图像分割概述	第18-21页
2.1.1 分水岭算法	第18-19页
2.1.2 RGB和HSI颜色空间	第19-21页
2.2 白粉病斑分割	第21-27页
2.2.1 颜色统计模型	第21-23页
2.2.2 白粉病斑分割方法	第23-27页
2.3 本章小结	第27-28页
第3章白粉病斑样本的特征提取	第28-42页
3.1 白粉病斑形状特征	第29-31页
3.2 白粉病斑颜色特征	第31-35页
3.3 白粉病斑纹理特征	第35-41页
3.3.1 正负样本区域熵的均值	第35-37页
3.3.2 LBP纹理特征	第37-41页
3.4 本章小结	第41-42页
第4章黄瓜叶片白粉病检测器的设计	第42-68页
4.1 统计学概述	第42-47页
4.1.1 SVM分类器	第43-46页
4.1.2 SVM核函数	第46-47页
4.1.3 SVM松弛量和参数	第47页
4.2 基于SVM的白粉病斑检测器的训练	第47-51页
4.2.1 训练和测试样本	第48页
4.2.2 基于SVM的白粉病斑检测器的训练方法	第48-49页
4.2.3 交叉验证和网格搜索	第49-51页
4.3 基于SVM白粉病斑检测器的参数优化	第51-57页
4.3.1 基于高斯径向基函数白粉病斑检测器	第51-56页
4.3.2 基于线性核的白粉病斑检测器	第56-57页
4.4 基于SVM的白粉病害叶片检测器的设计	第57-67页
4.4.1 基于径向基核函数的白粉病斑检测结果的叶片检测器	第57-62页
4.4.2 基于线性核函数的白粉病斑检测结果的叶片检测器	第62-66页
4.4.3 结果对比	第66-67页
4.5 本章小结	第67-68页
第5章黄瓜叶部白粉病斑检测系统设计	第68-72页
5.1 开发环境与开发工具	第68-69页
5.2 系统界面设计	第69-71页
5.3 本章小结	第71-72页
第6章总结与展望	第72-74页
6.1 本文的主要工作和创新点	第72-73页
6.2 不足与展望	第73-74页
参考文献	第74-80页
致谢	第80-82页
攻读硕士期间发表的论文	第82页

本篇论文共82页，点击这进入下载页面。

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