基于圖像識別技術(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)濟的基礎(chǔ),提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和自動（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技術(shù)難題.本研究旨在應(yīng)用計算機圖像識別技術(shù)構(gòu)建自動檢測和識（略）視覺型鑒別系統(tǒng),為實現(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)家用人工方法來進行植物分類,但是人工分類方法既費時費力而且效率低.隨著計算（略）發(fā)展,信息技術(shù)領(lǐng)域中圖像處理和模式識別技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到了植物分類中.相對于植物花朵的3維結(jié)構(gòu),植物葉（略）可以很方便的被計算機處理.本文利用計算機圖像處理技術(shù),依據(jù)植物葉片圖像的形狀特征對豆科牧草進行分類識別.通過對葉片圖像進行預(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項幾何特征和7個圖像不變矩特征.利用PNN和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進行識別分類,實現(xiàn)了對豆科牧草葉片圖像的分類.識別結(jié)果表明,PNN網(wǎng)絡(luò)的平均識別率為85.1%、BP網(wǎng)絡(luò)的平均識別率為82.4%....
Agriculture is the foundation of our national economy. The improvement i（omitted）ciency of agricultura（omitted）on and the extent of agricultural automation are the bases of modern agricultural. Application of thi（omitted）med to construct a computer image recognition technology to automatically detect and identify Legumes visu（omitted）ication system for the realization of spraying pesticide to lay a fou（omitted） effectively control the harmful pests of the grass. In recent years, the planting area of Me...
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
·實驗地概況 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
·開運算與閉運算 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 第38-39頁
·本章小結(jié) 第39-40頁
第4章 系統(tǒng)實現(xiàn)及實驗結(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
·樣本測試模塊 第61-65頁
·實驗測試結(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
·進一步的設(shè)想 第68-69頁
致謝 第69-70頁
參考文獻 第70-75頁
作者簡介 第75-76頁
導(dǎo)師簡介 第76-78頁
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