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基于计算机视觉技术的叶类蔬菜新鲜度检测分级研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-10页 | | ABSTRACT | 第10-12页 | | 第一章 绪论 | 第12-20页 | | ·研究问题的提出 | 第12-13页 | | ·研究领域的现状 | 第13-16页 | | ·计算机视觉应用于农业领域的国外研究现状 | 第14-15页 | | ·国内研究现状 | 第15-16页 | | ·研究目的与技术路线 | 第16-18页 | | ·研究的内容与目标 | 第16页 | | ·技术路线 | 第16-18页 | | ·本章小结 | 第18-20页 | | 第二章 叶类蔬菜图像预处理 | 第20-30页 | | ·试验样本与图像获取 | 第20-22页 | | ·试验样本 | 第20-21页 | | ·图像获取 | 第21-22页 | | ·图像预处理 | 第22-29页 | | ·图像去噪 | 第22-24页 | | ·背景分割 | 第24-29页 | | ·本章小结 | 第29-30页 | | 第三章 叶类蔬菜图像特征参数的选择与提取 | 第30-40页 | | ·颜色模型 | 第30-33页 | | ·RGB模型 | 第30-31页 | | ·HSI模型 | 第31-33页 | | ·颜色特征的提取 | 第33页 | | ·形状特征的提取 | 第33-34页 | | ·面积 | 第33-34页 | | ·偏心率 | 第34页 | | ·纹理特征的提取 | 第34-37页 | | ·特征值归一化处理 | 第37-38页 | | ·本章小结 | 第38-40页 | | 第四章 基于费歇尔判别（FISHER）的叶类蔬菜等级分析 | 第40-52页 | | ·主成分分析法理论 | 第40-43页 | | ·主成分分析法对特征参数降维 | 第42-43页 | | ·费歇尔判别分析法理论 | 第43-47页 | | ·多元判别法 | 第43-44页 | | ·费歇尔判别法及分类模型的建立 | 第44-47页 | | ·距离判别法和BAYES判别法的比较选择 | 第47-49页 | | ·距离判别法及试验结果 | 第47-48页 | | ·Bayes判别法及试验结果 | 第48-49页 | | ·判别结果分析 | 第49-50页 | | ·本章小结 | 第50-52页 | | 第五章 叶类蔬菜检测分级系统的设计与实现 | 第52-60页 | | ·面向对象的需求分析 | 第52-55页 | | ·叶类蔬菜分级系统概述 | 第52页 | | ·用例图 | 第52-53页 | | ·活动图 | 第53-54页 | | ·类图 | 第54-55页 | | ·概要设计 | 第55-56页 | | ·系统实现 | 第56-59页 | | ·开发环境 | 第56页 | | ·系统界面 | 第56-59页 | | ·本章小结 | 第59-60页 | | 第六章 总结与展望 | 第60-62页 | | ·总结 | 第60页 | | ·展望 | 第60-62页 | | 参考文献 | 第62-66页 | | 致谢 | 第66页 |
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论文编号BS1969009，这篇论文共66页
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