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复杂背景下黄瓜叶片的彩色图像分割与病害诊断
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复杂背景下黄瓜叶片的彩色图像分割与病害诊断
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-17页
　　· 数字图像处理概述第11-12页
　　· 设施农业的发展现状第12-13页
　　· 数字图像处理在设施农业中的应用第13-14页
　　　　· 国外数字图像处理技术在设施农业中的应用第13页
　　　　· 国内数字图像处理技术在设施农业中的应用第13-14页
　　· 课题研究的目的和意义第14-15页
　　· 课题研究的主要内容和内容安排第15-17页
　　　　· 主要内容第15页
　　　　· 内容安排第15-17页
第二章 彩色图像分割的研究第17-28页
　　· 彩色图像分割的意义第17-18页
　　　　· 图像分割在图像工程中的地位第17页
　　　　· 图像分割的应用领域第17-18页
　　· 彩色图像分割的概念第18-19页
　　· 彩色空间第19-23页
　　　　· RGB彩色空间第19-20页
　　　　· HSI颜色空间第20-21页
　　　　· HSV颜色模型第21-22页
　　　　· CIEL*a*b*空间第22-23页
　　· 彩色图像分割方法第23-27页
　　　　· 直方图阈值分割方法第23-24页
　　　　· 基于区域的分割方法第24-26页
　　　　· 基于特点理论的分割方法第26-27页
　　· 小结第27-28页
第三章 基于各向异性扩散的自动种子区域和分水岭彩色图像分割方法第28-38页
　　· 算法概述第28-29页
　　· 预处理步骤第29-32页
　　　　· 抖动处理技术第29-30页
　　　　· 中值滤波去噪技术第30-31页
　　　　· 各向异性扩散技术第31-32页
　　· 分水岭初步分割第32-33页
　　· 自动种子区域生长第33-36页
　　　　· 标记矩阵到邻接矩阵的转换第33-34页
　　　　· 自动选取种子区域第34-35页
　　　　· 按照生长规则进行生长第35-36页
　　　　· 区域合并第36页
　　· 实验效果比较及总结第36-37页
　　· 小结第37-38页
第四章 改进神经网络在复杂背景下彩色图像病斑提取中的应用第38-50页
　　· 人工神经网络模型第38页
　　· 神经网络的基本特征第38-40页
　　　　· 神经网络的学习规则第39页
　　　　· 神经网络的基本结构第39-40页
　　· BP神经网络第40-42页
　　　　· BP神经网络结构第40页
　　　　· 误差反向传播训练法第40-42页
　　　　· BP网络的缺陷及改进方法第42页
　　· 遗传算法第42-44页
　　　　· 遗传算法简介第42页
　　　　· 基本遗传算法第42-44页
　　· 基于遗传算法改进的BP神经网络第44-47页
　　　　· M-BP的编码及描述方法第44页
　　　　· M-BP算法的具体步骤第44-46页
　　　　· M-BP的参数设计第46-47页
　　· M-BP对自然背景下黄瓜病斑的提取第47-49页
　　· 小结第49-50页
第五章 黄瓜病害的病斑特征提取第50-55页
　　· 黄瓜病害纹理特征提取第50-52页
　　　　· 常用的纹理特征第50-51页
　　　　· 黄瓜病害纹理特征计算第51-52页
　　· 黄瓜病害形状特征提取第52-54页
　　　　· 常用的形状特征第52页
　　　　· 形状特征提取的预处理第52-53页
　　　　· 黄瓜病害形状特征计算第53-54页
　　· 小结第54-55页
第六章 总结与展望第55-56页
参考文献第56-59页
发表论文和科研情况说明第59-60页
致谢第60 页

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