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  • 基于圖像識(shí)別技術(shù)的豆科牧草分類研究論文提綱

    時(shí)間:2024-07-18 14:52:08 論文提綱 我要投稿

    基于圖像識(shí)別技術(shù)的豆科牧草分類研究論文提綱

        論文摘要: 農(nóng)業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ),提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和自動(dòng)(略)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化的根本途徑.近年來,以紫花苜蓿(Medicago sativa L.)為代表的豆科牧草種植面積不斷擴(kuò)大,苜蓿草產(chǎn)業(yè)得到很大發(fā)展,但病蟲草害的控制也是豆科牧草種植管理中的一項(xiàng)技術(shù)難題.本研究旨在應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)構(gòu)建自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)(略)視覺型鑒別系統(tǒng),為實(shí)現(xiàn)變量施藥奠定一定的基礎(chǔ),從而有效地防治病蟲草的危害. 通常,植物學(xué)家用人工方法來進(jìn)行植物分類,但是人工分類方法既費(fèi)時(shí)費(fèi)力而且效率低.隨著計(jì)算(略)發(fā)展,信息技術(shù)領(lǐng)域中圖像處理和模式識(shí)別技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到了植物分類中.相對(duì)于植物花朵的3維結(jié)構(gòu),植物葉(略)可以很方便的被計(jì)算機(jī)處理.本文利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù),依據(jù)植物葉片圖像的形狀特征對(duì)豆科牧草進(jìn)行分類識(shí)別.通過對(duì)葉片圖像進(jìn)行預(yù)處理,提取出葉片的輪廓.在此基礎(chǔ)上提取了葉片的形狀特征:分別為葉片的橫縱(略)、圓形度等8項(xiàng)幾何特征和7個(gè)圖像不變矩特征.利用PNN和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行識(shí)別分類,實(shí)現(xiàn)了對(duì)豆科牧草葉片圖像的分類.識(shí)別結(jié)果表明,PNN網(wǎng)絡(luò)的平均識(shí)別率為85.1%、BP網(wǎng)絡(luò)的平均識(shí)別率為82.4%....
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    目錄:摘要 第2-3頁
    Summary 第3頁
    第1章 緒論 第7-12頁
      ·研究目的和意義 第7頁
      ·國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 第7-11頁
      ·本文研究內(nèi)容 第11頁
      ·本文結(jié)構(gòu) 第11-12頁
    第2章 葉片圖像采集及預(yù)處理 第12-28頁
      ·葉片圖像采集 第12-14頁
        ·實(shí)驗(yàn)地概況 第12頁
        ·葉片取樣 第12頁
        ·葉片圖像獲取 第12-14頁
          ·硬件組成 第13頁
          ·樣本圖像獲取過程 第13-14頁
      ·葉片圖像的預(yù)處理 第14-27頁
        ·葉片圖像灰度化 第14-16頁
        ·灰度直方圖 第16-17頁
        ·葉片圖像去噪(濾波) 第17-21頁
          ·均值濾波 第19頁
          ·中值濾波 第19-21頁
        ·葉片圖像分割 第21頁
        ·葉片二值化 第21-23頁
        ·形態(tài)學(xué)處理 第23-26頁
          ·腐蝕與膨脹 第24-25頁
          ·開運(yùn)算與閉運(yùn)算 第25頁
          ·葉片圖像形態(tài)學(xué)處理 第25-26頁
        ·葉片輪廓提取 第26-27頁
      ·本章小結(jié) 第27-28頁
    第3章 葉片特征提取與分類 第28-40頁
      ·葉片特征提取 第28-33頁
        ·葉片周長 第28頁
        ·葉片面積 第28-29頁
        ·葉片質(zhì)心 第29頁
        ·葉片長軸 第29頁
        ·葉片短軸 第29頁
        ·葉片內(nèi)接圓 第29頁
        ·葉片外接圓 第29頁
        ·葉片縱橫軸比 第29-30頁
        ·葉片矩形度 第30頁
        ·葉片偏心率 第30頁
        ·葉片圓形度 第30頁
        ·面積凹凸比 第30-31頁
        ·周長凹凸比 第31頁
        ·球狀性 第31頁
        ·形狀參數(shù) 第31-32頁
        ·葉片矩不變量 第32-33頁
      ·葉片分類 第33-39頁
        ·人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第34-37頁
          ·人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 第34頁
          ·人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展 第34-36頁
          ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究內(nèi)容 第36頁
          ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 第36-37頁
        ·PNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第37-39頁
          ·PNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 第37頁
          ·PNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理 第37-38頁
          ·PNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì) 第38-39頁
      ·本章小結(jié) 第39-40頁
    第4章 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果 第40-67頁
      ·系統(tǒng)框圖 第40-41頁
      ·系統(tǒng)功能模塊 第41-65頁
        ·圖像文件模塊 第42-47頁
        ·圖像預(yù)處理模塊 第47-50頁
        ·圖像分析模塊 第50-59頁
        ·樣本訓(xùn)練模塊 第59-61頁
        ·樣本測(cè)試模塊 第61-65頁
      ·實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果 第65-66頁
      ·本章小結(jié) 第66-67頁
    第5章 總結(jié)與展望 第67-69頁
      ·總結(jié) 第67-68頁
      ·進(jìn)一步的設(shè)想 第68-69頁
    致謝 第69-70頁
    參考文獻(xiàn) 第70-75頁
    作者簡(jiǎn)介 第75-76頁
    導(dǎo)師簡(jiǎn)介 第76-78頁

    基于圖像識(shí)別技術(shù)的豆科牧草分類研究論文提綱

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