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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,点击这进入下载页面
 
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