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自然光照条件下基于机器视觉的番茄缺素的智能诊断研究 |
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论文目录 |
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第1章 绪论 | 第1-16页 | 1.1 研究的目的和意义 | 第9-10页 | 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 | 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 | 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 | 1.3 研究内容、关键问题、技术路线和预期效果 | 第13-15页 | 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 | 1.3.2 关键问题 | 第14页 | 1.3.3 技术路线 | 第14页 | 1.3.4 预期效果 | 第14-15页 | 1.4 本章小结 | 第15-16页 | 第2章 实验与图像预处理 | 第16-29页 | 2.1 样本的培育和营养液的配制 | 第16-19页 | 2.1.1 缺素样本的培育 | 第16-17页 | 2.1.2 营养液的配制 | 第17-19页 | 2.2 图像的采集 | 第19页 | 2.3 图像预处理 | 第19-23页 | 2.3.1 空域变换增强 | 第19-21页 | 2.3.2 空域上的平滑方法 | 第21-23页 | 2.3.3 频域上的平滑方法 | 第23页 | 2.4 图像分割 | 第23-28页 | 2.4.1 现有图像分割方法概述 | 第24-25页 | 2.4.2 超绿分割法 | 第25-27页 | 2.4.3 阈值 T的选取 | 第27-28页 | 2.5 本章小结 | 第28-29页 | 第3章 样本特征提取 | 第29-48页 | 3.1 概述 | 第29-30页 | 3.2 图像的灰度化处理 | 第30页 | 3.3 RGB颜色模型介绍 | 第30-31页 | 3.4 样本颜色特征参数的选取 | 第31-36页 | 3.4.1 元素缺乏症状和色度特征 | 第32-34页 | 3.4.2 面积比参数 | 第34-35页 | 3.4.3 方差、相关系数法 | 第35-36页 | 3.5 样本纹理特征参数的选取 | 第36-47页 | 3.5.1 灰度—梯度共生矩阵法 | 第37-40页 | 3.5.2 傅立叶变换法 | 第40-44页 | 3.5.3 小波变换法 | 第44-47页 | 3.6 本章小结 | 第47-48页 | 第4章 番茄缺素模式识别的研究 | 第48-57页 | 4.1 模式识别的概述 | 第48-50页 | 4.2 番茄缺素二叉树的设计 | 第50页 | 4.3 模糊 K-近邻树分类法诊断系统的建立 | 第50-55页 | 4.3.1 模糊 K-近邻法原理 | 第50-52页 | 4.3.2 诊断模型的结构图 | 第52页 | 4.3.3 老叶片与缺素叶片分类器的建立 | 第52-54页 | 4.3.4 缺钙样本和缺铁样本分类器的建立 | 第54-55页 | 4.3.5 缺氮样本和缺镁样本分类器的建立 | 第55页 | 4.4 结论与分析 | 第55-56页 | 4.5 本章小结 | 第56-57页 | 第5章 结论和展望 | 第57-59页 | 5.1 本课题研究总结 | 第57-58页 | 5.2 几点建议 | 第58-59页 | 参考文献 | 第59-63页 | 致谢 | 第63-64页 | 硕士期间参与的课题及取得的成果 | 第64-65页 | 硕士期间作者发表的论文 | 第64页 | 硕士期间参与的科研工作 | 第64页 | 硕士期间取得的成果 | 第64-65页 | 附表1:小波分析法提取的特征统计图 | 第65-67页 |
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