基于图像处理的玉米与杂草机器视觉分类模型的设计

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基于图像处理的玉米与杂草机器视觉分类模型的设计

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基于图像处理的玉米与杂草机器视觉分类模型的设计

论文目录
摘要	第1-7页
第一章绪论	第7-12页
· 论文研究背景及意义	第7-8页
· 基于机器视觉的杂草识别的发展历程	第8-11页
· 图像分割技术研究概况	第8-9页
· 图像特征提取技术的研究概况	第9-11页
· 论文框架及研究内容	第11-12页
第二章图像获取及图像分割	第12-23页
· 获取图像及尺寸标定	第12页
· 叶片与土壤背景的分割	第12-22页
· 颜色模型选取及变换	第13-18页
· 亮度校正	第18页
· 阈值分割法	第18-19页
· 形态学处理	第19-22页
· 本章小结	第22-23页
第三章植株图像特征提取	第23-33页
· 形状特征的提取	第23-26页
· 玉米植株轮廓的获取	第23页
· 计算度量值	第23-24页
· 计算区域描述特征	第24-25页
· 不变矩特征	第25-26页
· 纹理特征的提取	第26-30页
· 计算灰度共生矩阵	第26-28页
· 提取纹理的特征	第28-30页
· 分形维数特征的提取	第30-32页
· 分形理论概述	第30页
· 提取分形维数	第30-32页
· 本章小结	第32-33页
第四章分类器模型的选取与构造	第33-44页
· 模式识别概述	第33页
· SVM分类器	第33-39页
· SVM的基本原理	第33-37页
· SVM识别模型的构建	第37-39页
· BP神经网络	第39-42页
· BP神经网络的结构	第40-41页
· BP神经网络训练	第41-42页
· 实验结论的对比与分析	第42-43页
· 本章小结	第43-44页
第五章结论与展望	第44-46页
· 结论	第44-45页
· 展望	第45-46页
参考文献	第46-49页
Abstract	第49-51页
致谢	第51页

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