除草机器人农田行内作物/杂草识别研究

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除草机器人农田行内作物/杂草识别研究

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除草机器人农田行内作物/杂草识别研究

论文目录
致谢	第1-4页
摘要	第4-5页
Abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-15页
· 研究背景	第8页
· 国内外研究情况	第8-13页
· 田间杂草识别方法	第8-10页
· 国外杂草识别研究现状	第10-12页
· 国内杂草识别研究现状	第12-13页
· 研究内容	第13-14页
· 研究意义	第14-15页
第2章图像采集处理系统及图像预处理	第15-21页
· 引言	第15页
· 图像采集系统	第15-16页
· 图像的采集	第16页
· 图像的预处理	第16-19页
· 领域平均滤波	第17-18页
· 矢量中值滤波	第18-19页
· 预处理结果与分析	第19-20页
· RGB彩色图像的预处理	第19-20页
· 预处理结果分析	第20页
· 本章小结	第20-21页
第3章绿色植物和土壤背景的分割	第21-37页
· 概述	第21页
· 数字图像处理中的常用颜色模型	第21-24页
· RGB彩色模型	第21-22页
· HSI彩色模型	第22-23页
· RGB和HSI彩色模型的转换	第23-24页
· 颜色特征因子选择和比较	第24-28页
· 2.5G-R-B法	第26-27页
· 2G-R-B法	第27页
· 2g-r-b法	第27页
· HSI空间色度法	第27-28页
· 灰度化实验结果分析比较	第28-36页
· RGB颜色空间灰度化	第28-32页
· rgb颜色空间灰度化	第32-34页
· HSI颜色空间灰度化	第34-36页
· 本章小结	第36-37页
第4章图像的阈值分割及二值化处理	第37-57页
· 灰度图像的阈值化分割概述	第37-39页
· 直方图阈值分割法处理	第39-44页
· G-R法灰度化图像的直方图技术分析	第39-40页
· 2g-r-b法灰度化图像的直方图技术分析	第40-41页
· g-r法灰度化图像的直方图技术分析	第41-42页
· 色度法灰度化图像的直方图技术分析	第42-43页
· 直方图技术二值化实验结果分析	第43-44页
· 灰度图像的自适应阈值法分割	第44-52页
· 类间方差法阈值分割	第44-45页
· 迭代法阈值分割	第45-46页
· 实验结果及分析	第46-52页
· 图像分割的后续处理	第52-56页
· 中值滤波处理	第52-53页
· 数学形态学处理	第53-56页
· 本章小结	第56-57页
第5章行内杂草的识别	第57-72页
· 引言	第57页
· 行内杂草处理方法主要观点阐述	第57-71页
· 相对理想情况下作物和杂草的分离	第58-60页
· 信号处理理论背景	第60-65页
· 复杂情形下的杂草识别	第65-71页
· 本章小结	第71-72页
第6章总结与展望	第72-75页
· 内容总结	第72-73页
· 创新与不足	第73页
· 展望	第73-75页
参考文献	第75-78页
详细摘要	第78-80页
Abstract	第80-81 页

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