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基于计算机视觉技术温室作物长势诊断机理与方法研究
 
     论文目录
 
第一章 绪论第1-16页
   ·课题的提出第9-11页
   ·计算机视觉技术发展现状及其在农业中的应用研究第11-14页
   ·研究目标与内容第14-16页
第二章 试验研究的基础理论和试验设计第16-29页
 本章提要第16页
   ·颜色分析第16-20页
   ·纹理分析第20-22页
   ·图像分割第22-24页
   ·试验设计第24-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 基于叶片图像的作物含氮量估测研究第29-48页
 本章提要第29页
   ·序言第29-30页
   ·叶片图像的采集第30-35页
   ·图像预处理第35-38页
   ·叶片颜色与营养成分关系研究第38-47页
   ·本章小结第47-48页
第四章 基于生长点图像特征的作物营养诊断研究第48-64页
 本章提要第48页
   ·序言第48页
   ·生长点的图像采集和特点分析第48-52页
   ·生长点顶视图像特征分析第52-60页
   ·基于生长点图像特征聚类分析的长势预测第60-63页
   ·本章小结第63-64页
第五章 温室黄瓜综合营养诊断系统设计第64-77页
 本章提要第64页
   ·温室黄瓜综合营养诊断特征指标的确定第64-66页
   ·叶片营养含量的变化趋势预测第66-69页
   ·诊断系统模型设计第69-76页
   ·本章小结第76-77页
第六章 结论与展望第77-78页
   ·结论第77页
   ·展望第77-78页
参考文献第78-84页
致谢第84-85页
作者简介第85页

 
 
论文编号BS1126845,这篇论文共85
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