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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--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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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
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS1075232,这篇论文共67
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