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基于计算机视觉技术的草地牧草数字化系统研究

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基于计算机视觉技术的草地牧草数字化系统研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目次第8-11页
第1章 综述第11-18页
  · 课题研究背景及意义第11-12页
  · 基于图像识别的草地牧草数字化研究现状第12-15页
  · 课题来源及主要研究内容第15-18页
    · 课题来源第15页
    · 主要研究内容第15-18页
第2章 基于种子图像的牧草分类识别第18-44页
  · 牧草自动识别的定义第18-19页
  · 基于种子的牧草自动分类识别第19-21页
  · 实验材料第21-23页
    · 种子样本第21-23页
  · 实验材料预处理第23-26页
    · 预处理方法第23-26页
    · 预处理实验与讨论第26页
  · 识别方法1:基于小波和局部保留投影的识别算法第26-34页
    · Gabor小波第27-29页
    · 局部保留投影第29-31页
    · 实验结果与讨论第31-34页
  · 识别方法2:基于局部分形维数方差的种子识别算法第34-42页
    · 分形的定义与分形维数第34-37页
    · 特征提取算法第37-38页
    · 实验结果与讨论第38-42页
  · 小结第42-44页
第3章 基于叶片与植株的牧草分类识别第44-54页
  · 基于叶片图像的牧草分类第44-49页
    · 实验材料第45-46页
    · 识别方法第46-48页
    · 测试结果与讨论第48-49页
  · 基于植株的牧草分类第49-53页
    · 实验材料第49-50页
    · 图像预处理第50-51页
    · 实验方法第51-52页
    · 实验结果及讨论第52-53页
  · 小结第53-54页
第4章 基于图像识别的牧草病虫害研究第54-69页
  · 病虫害识别的现状第54-55页
  · 识别与计数方法第55-67页
    · 数学形态学第55-56页
    · 分水岭算法第56-57页
    · 虫卵识别与计数流程第57-67页
    · 实验结果与讨论第67页
  · 小结第67-69页
第5章 禾本科种子显微图像的拼接第69-78页
  · 图像拼接技术第69-70页
  · 材料与方法第70-75页
    · 实验材料第70-71页
    · 拼接方法第71-75页
  · 实验结果与讨论第75-77页
  · 小结第77-78页
第6章 基于计算机视觉技术的草地牧草数字化平台第78-88页
  · 草地牧草数字化平台第78-81页
    · 平台的主要开发工具与模式第78-80页
    · 平台的主要功能模块第80-81页
  · 平台的关键技术问题与解决方案第81-84页
    · Java与Matlab混合编程第81-82页
    · 算法模块接口的设计与实现第82-84页
    · 算法GUI界面的设计与实现第84页
  · 平台的实现第84-86页
  · 小结第86-88页
第7章 结论第88-91页
  · 本文的主要研究成果第88-89页
  · 对今后工作的展望第89-91页
参考文献第91-97页
致谢第97-98页
博士生期间发表的学术论文第98-99页
博士后期间发表的学术论文第99-100页
个人简历第100-101页
  主要教育经历与工作经历第100页
  主要研究经历第100-101页
永久通信地址第101-102页
附件第102页

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