草本植物图像特征提取与分类研究

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草本植物图像特征提取与分类研究

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草本植物图像特征提取与分类研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
1 绪论	第8-12页
· 课题的背景和意义	第8页
· 植物叶片的特征	第8-9页
· 国内外研究现状	第9-10页
· 本文的主要工作及章节安排	第10-12页
2 草本植物叶片图像的预处理	第12-24页
· 草本植物种类识别的流程图	第12页
· 叶片图像的获取	第12-13页
· 图像的预处理	第13-23页
· 叶片图像的灰度化	第13-15页
· 形态学处理	第15-16页
· 噪声去除	第16-17页
· 图像分割	第17-22页
· 轮廓提取	第22-23页
· 本章小结	第23-24页
3 叶片图像的特征提取	第24-42页
· 颜色特征提取	第24-28页
· 颜色模型的选取	第24-26页
· 颜色特征介绍	第26-27页
· 提取叶片的颜色特征	第27-28页
· 形状特征提取	第28-39页
· 检测叶片轮廓的拐角点	第28-30页
· 判别叶片轮廓拐角点的凹凸性	第30-32页
· 叶裂点和锯齿点判别	第32-33页
· 切割叶裂和锯齿	第33-36页
· 锯齿、叶裂的周长和面积	第36-39页
· 纹理特征提取	第39-41页
· 本章小结	第41-42页
4 草本植物分类器设计	第42-58页
· 样本数据的获取	第42-44页
· 基于人工神经网络的分类器的设计	第44-48页
· BP神经网络的设计	第44-46页
· 训练样本	第46-47页
· 测试样本和结果分析	第47-48页
· 基于支持向量机(SVM)的分类器设计	第48-56页
· PCA降维	第49-51页
· 核函数的选择	第51-53页
· 基于SVM的草本植物识别	第53-56页
· 神经网络和支持向量机识别结果对比和分析	第56-57页
· 本章小结	第57-58页
结论	第58-59页
参考文献	第59-62页
攻读学位期间发表的学术论文	第62-63页
致谢	第63-64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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