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果蔬中内部害虫的高光谱图像检测技术研究
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果蔬中内部害虫的高光谱图像检测技术研究
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-8页
第一章 绪论
第8-12页
· 研究背景和意义
第8页
· 国内外农产品虫害检测的发展状况
第8-10页
· 高光谱图像技术在农产品虫害检测领域的研究现状
第10页
· 本论文的主要研究工作
第10-12页
第二章 高光谱图像系统与样本数据采集
第12-18页
· 不同的高光谱图像采集系统及果蔬样本的选取
第12-15页
· 果蔬的高光谱图像采集及校正
第15页
· 偏最小二乘判别分析(PLSDA)及模型评估标准
第15-17页
· 偏最小二乘判别分析(PLSDA)
第15-16页
· 模型评估标准之分类识别精度及假阳/阴性率
第16页
· 果蔬中内部害虫的高光谱图像检测技术总流程图
第16-17页
· 本章小结
第17-18页
第三章 基于高光谱图像技术的苹果多类缺陷检测
第18-28页
· 实验样本的制备及高光谱反射图像采集
第18-19页
· 苹果高光谱图像感兴趣区域及特征参数提取
第19-20页
· 苹果高光谱图像的多分类主成分分析(PCA)
第20-22页
· 基于全波段的PLSDA检测分类
第22页
· 基于波段选择的PLSDA检测分类
第22-27页
· PCA波段选择技术及原理
第23页
· 反射率敏感性分析(RSA)波段选择技术及原理
第23页
· 基于PCA的波段选择分析
第23-25页
· 基于RSA的波段选择分析
第25-26页
· 基于波段选择下的PLSDA检测分类结果
第26-27页
· 本章小结
第27-28页
第四章 基于融合特征的山楂虫害高光谱图像检测技术研究
第28-40页
· 实验样本及样本的高光谱反射图像采集
第28-29页
· 苹果高光谱图像感兴趣区域及特征参数提取
第29-33页
· 高光谱图像的特征提取
第29-31页
· 类特征参数的分析
第31-33页
· 基于PLSDA建模分类的最优特征选择
第33-35页
· 单特征的PLSDA检测分类
第33-34页
· 融合特征下的PLSDA检测分类
第34-35页
· 基于三融合特征的山楂高光谱图像PCA分析
第35-36页
· 基于RSA波段选择的PLSDA检测分类
第36-39页
· 本章小结
第39-40页
第五章 基于迭代阈值的菜用大豆豆荚螟高光谱图像检测技术
第40-54页
· 实验样本和高光谱透射图像采集
第40页
· 感兴趣区域及特征参数提取
第40-48页
· 感兴趣区域的手动提取
第41页
· 基于平均灰度值的感兴趣区域自动提取
第41-42页
· 基于迭代阈值的感兴趣区域自动提取
第42-46页
· 感兴趣区域图像特征提取
第46-48页
· 基于支持向量数据描述(SVDD)的菜用大豆豆荚螟分类识别
第48-53页
· 基于全波段的SVDD分类识别
第48-49页
· 基于三角模糊邻域的熵属性约简算法(FRSTCA)的SVDD分类识别
第49-53页
· 本章小结
第53-54页
主要结论及展望
第54-56页
主要结论
第54-55页
展望
第55-56页
致谢
第56-57页
参考文献
第57-61页
附录: 作者在攻读硕士学位期间发表的论文
第61页
本篇论文共
61
页,
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。
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