基于图像识别技术的豆科牧草分类研究论文提纲
论文摘要: 农业是我国国民经济的基础,提高农业生产效率和自动（略）农业生产现代化的根本途径.近年来,以紫花苜蓿(Medicago sativa L.)为代表的豆科牧草种植面积不断扩大,苜蓿草产业得到很大发展,但病虫草害的控制也是豆科牧草种植管理中的一项技术难题.本研究旨在应用计算机图像识别技术构建自动检测和识（略）视觉型鉴别系统,为实现变量施药奠定一定的基础,从而有效地防治病虫草的危害. 通常,植物学家用人工方法来进行植物分类,但是人工分类方法既费时费力而且效率低.随着计算（略）发展,信息技术领域中图像处理和模式识别技术已经被应用到了植物分类中.相对于植物花朵的3维结构,植物叶（略）可以很方便的被计算机处理.本文利用计算机图像处理技术,依据植物叶片图像的形状特征对豆科牧草进行分类识别.通过对叶片图像进行预处理,提取出叶片的轮廓.在此基础上提取了叶片的形状特征:分别为叶片的横纵（略）、圆形度等8项几何特征和7个图像不变矩特征.利用PNN和BP神经网络作为分类器进行识别分类,实现了对豆科牧草叶片图像的分类.识别结果表明,PNN网络的平均识别率为85.1%、BP网络的平均识别率为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...
目录:摘要 第2-3页
Summary 第3页
第1章 绪论 第7-12页
·研究目的和意义 第7页
·国内外研究现状 第7-11页
·本文研究内容 第11页
·本文结构 第11-12页
第2章 叶片图像采集及预处理 第12-28页
·叶片图像采集 第12-14页
·实验地概况 第12页
·叶片取样 第12页
·叶片图像获取 第12-14页
·硬件组成 第13页
·样本图像获取过程 第13-14页
·叶片图像的预处理 第14-27页
·叶片图像灰度化 第14-16页
·灰度直方图 第16-17页
·叶片图像去噪（滤波） 第17-21页
·均值滤波 第19页
·中值滤波 第19-21页
·叶片图像分割 第21页
·叶片二值化 第21-23页
·形态学处理 第23-26页
·腐蚀与膨胀 第24-25页
·开运算与闭运算 第25页
·叶片图像形态学处理 第25-26页
·叶片轮廓提取 第26-27页
·本章小结 第27-28页
第3章 叶片特征提取与分类 第28-40页
·叶片特征提取 第28-33页
·叶片周长 第28页
·叶片面积 第28-29页
·叶片质心 第29页
·叶片长轴 第29页
·叶片短轴 第29页
·叶片内接圆 第29页
·叶片外接圆 第29页
·叶片纵横轴比 第29-30页
·叶片矩形度 第30页
·叶片偏心率 第30页
·叶片圆形度 第30页
·面积凹凸比 第30-31页
·周长凹凸比 第31页
·球状性 第31页
·形状参数 第31-32页
·叶片矩不变量 第32-33页
·叶片分类 第33-39页
·人工神经网络 第34-37页
·人工神经网络概述 第34页
·人工神经网络的发展 第34-36页
·神经网络的研究内容 第36页
·神经网络的应用 第36-37页
·PNN 神经网络 第37-39页
·PNN 神经网络的结构 第37页
·PNN 神经网络工作原理 第37-38页
·PNN 神经网络设计 第38-39页
·本章小结 第39-40页
第4章 系统实现及实验结果 第40-67页
·系统框图 第40-41页
·系统功能模块 第41-65页
·图像文件模块 第42-47页
·图像预处理模块 第47-50页
·图像分析模块 第50-59页
·样本训练模块 第59-61页
·样本测试模块 第61-65页
·实验测试结果 第65-66页
·本章小结 第66-67页
第5章 总结与展望 第67-69页
·总结 第67-68页
·进一步的设想 第68-69页
致谢 第69-70页
参考文献 第70-75页
作者简介 第75-76页
导师简介 第76-78页
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