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稻麦长势数字图像分析系统的研发

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稻麦长势数字图像分析系统的研发
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-11页
第一章 绪论第11-17页
1 引言第11-12页
2 国内外研究现状第12-16页
  2.1 数字图像处理技术的发展第12-13页
  2.2 作物长势数字图像获取技术的发展第13-16页
3 本文研究目的与意义第16页
4 本章小结第16-17页
第二章 研究思路与方法第17-27页
1 研究内容第17页
2 技术路线第17-18页
3 试验设计第18-19页
4 数据获取与分析第19-25页
  4.1 农学参数获取第19-22页
  4.2 数字图像采集第22-24页
  4.3 数据分析第24-25页
5 本章小结第25-27页
第三章 稻麦长势数字图像特征参数分析第27-59页
1 数字图像处理第27-50页
  1.1 颜色模型选择第27-28页
  1.2 图像增强第28-34页
  1.3 图像分割第34-47页
  1.4 图像复原第47-50页
2 图像特征值提取第50-52页
  2.1 颜色特征值第50-51页
  2.2 纹理特征值第51-52页
  2.3 形态特征值第52页
3 特征值敏感性分析第52-57页
4 本章小结第57-59页
第四章 稻麦长势数字图像模型构建第59-71页
1 株高的标定与模型构建第59-61页
  1.1 株高的标定第59页
  1.2 株高的模型构建第59-61页
2 覆盖度的模型构建第61-62页
3 叶片叶绿素相对含量的模型构建第62-66页
4 叶面积指数的模型构建第66-70页
5 本章小结第70-71页
第五章 稻麦长势数字图像分析系统开发第71-79页
1 应用软件结构第71-74页
2 应用软件设计第74-76页
3 应用软件实现第76-78页
4 本章小结第78-79页
第六章 讨论与结论第79-83页
1 讨论第79-81页
2 本研究的创新点第81页
3 结论第81-82页
4 展望第82-83页
参考文献第83-87页
硕士研究生期间的科研成果与参加的研究课题第87-89页
致谢第89页

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