基于机器视觉的害虫识别方法研究

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基于机器视觉的害虫识别方法研究

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基于机器视觉的害虫识别方法研究

论文目录
致谢	第1-8页
摘要	第8-10页
Abstract	第10-19页
第一章绪论	第19-27页
1.1 研究背景及意义	第19-20页
1.2 机器视觉概述	第20-21页
1.3 机器视觉在昆虫识别中的应用	第21-24页
1.3.1 国外研究现状	第21-23页
1.3.2 国内研究现状	第23-24页
1.4 存在的问题	第24-25页
1.5 主要研究内容	第25-26页
1.6 本章小结	第26-27页
第二章图像处理技术与方法	第27-49页
2.1 图像获取技术	第27-31页
2.1.1 可见光成像技术	第27-28页
2.1.2 多光谱成像技术	第28页
2.1.3 高光谱成像技术	第28-31页
2.2 数字图像处理算法	第31-38页
2.2.1 图像平滑滤波	第31-33页
2.2.2 图像边缘检测	第33-34页
2.2.3 图像分割算法	第34-38页
2.3 高光谱图像处理方法	第38-48页
2.3.1 光谱数据预处理方法	第39-40页
2.3.2 特征波长选取方法	第40-42页
2.3.3 化学计量学建模方法	第42-48页
2.3.4 模型评价标准	第48页
2.4 本章小结	第48-49页
第三章基于图像特征提取的害虫识别方法	第49-71页
3.1 害虫图像的采集	第49-52页
3.1.1 实验材料	第49-51页
3.1.2 实验仪器及图像获取	第51-52页
3.2 害虫图像分割	第52-56页
3.2.1 角点检测	第52-54页
3.2.2 Otsu分割	第54-55页
3.2.3 去噪声和孔洞填充	第55-56页
3.3 害虫的特征提取	第56-67页
3.3.1 颜色特征	第56-57页
3.3.2 形态特征	第57-61页
3.3.3 纹理特征	第61-62页
3.3.4 SURF局部特征	第62-67页
3.4 害虫的分类识别	第67-70页
3.4.1 LIBSVM工具箱	第67-68页
3.4.2 SVM的多分类与参数优化	第68页
3.4.3 识别结果	第68-70页
3.5 本章小结	第70-71页
第四章基于卷积神经网络的害虫识别	第71-87页
4.1 CNN基础理论	第71-77页
4.1.1 CNN基本结构	第72-74页
4.1.2 CNN的训练过程	第74-76页
4.1.3 CNN的识别应用	第76-77页
4.2 基于CNN的害虫识别	第77-83页
4.2.1 害虫图像集	第77-78页
4.2.2 MatConvNet工具箱	第78-79页
4.2.3 构建CNN模型	第79-81页
4.2.4 识别结果与分析	第81-83页
4.3 图像预分割对CNN的影响	第83-86页
4.3.1 GrabCut分割	第84-86页
4.3.2 实验结果与分析	第86页
4.4 本章小结	第86-87页
第五章基于高光谱成像技术的害虫检测与识别	第87-100页
5.1 害虫的光谱检测	第87-88页
5.2 基于高光谱信息的菜青虫检测方法	第88-94页
5.2.1 试验材料与方法	第88-89页
5.2.2 结果与分析	第89-94页
5.3 基于高光谱信息的害虫识别研究	第94-99页
5.3.1 试验材料与方法	第94-96页
5.3.2 结果与分析	第96-99页
5.4 本章小结	第99-100页
第六章基于图像的害虫识别系统设计	第100-112页
6.1 图像采集设备	第100-104页
6.1.1 本地图像采集	第100-101页
6.1.2 远程图像采集	第101-104页
6.2 基于图像特征提取的害虫识别软件	第104-107页
6.2.1 总体结构	第104页
6.2.2 软件设计	第104-106页
6.2.3 软件实现	第106-107页
6.3 基于CNN的害虫识别软件	第107-111页
6.3.1 总体结构	第108页
6.3.2 软件设计	第108-109页
6.3.3 软件实现	第109-111页
6.3.4 比较分析	第111页
6.4 本章小结	第111-112页
第七章结论与展望	第112-115页
7.1 结论	第112-113页
7.2 主要创新点	第113-114页
7.3 展望	第114-115页
参考文献	第115-121页
作者简介	第121页

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