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基于計算機視覺技術監測橘小實蠅

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基于計算機視覺技術監測橘小實蠅
論文目錄
 
摘要第1-5頁
abstract第5-10頁
1 前言第10-18頁
 1.1 害蟲評估及進行害蟲識別的意義第10頁
 1.2 傳統的果園害蟲防治技術第10-11頁
 1.3 計算機視覺技術在害蟲監測中的應用第11-13頁
  1.3.1 國外研究進展第11-12頁
  1.3.2 國內研究進展第12-13頁
 1.4 本研究的目的及內容第13-16頁
  1.4.1 研究目的第13-14頁
  1.4.2 研究內容及技術路線第14-16頁
 1.5 本章小結第16-18頁
2 基于SIFT算法區分實蠅種類第18-26頁
 2.1 SIFT算法簡介第18-20頁
 2.2 基于SIFT算法的實蠅識別實驗第20-24頁
  2.2.1 橘小實蠅-橘小實蠅處理結果第20-21頁
  2.2.2 南瓜實蠅-橘小實蠅處理結果第21-22頁
  2.2.3 瓜實蠅-橘小實蠅處理結果第22-23頁
  2.2.4 識別實蠅成蟲種類的匹配點識別區間第23-24頁
 2.3 結果分析第24頁
 2.4 本章小結第24-26頁
3 實蠅圖像配準處理第26-30頁
 3.1 對實蠅樣本進行配準處理的緣由第26頁
 3.2 樣本配準處理算法第26-28頁
  3.2.1 基于顏色特征初步分割目標相似區域第26頁
  3.2.2 基于Hough變換搜索目標團塊長軸第26-28頁
   3.2.2.1 候選區域直線的建模第26-27頁
   3.2.2.2 Hough變換原理第27-28頁
   3.2.2.3 基于Hough變換搜索目標團塊長軸第28頁
 3.3 結果分析第28-30頁
4 基于CCS代碼調試器的實蠅種類區分算法第30-41頁
 4.1 RGB到YCbCr色彩空間的轉換第30-31頁
 4.2 直方圖均衡化第31-32頁
 4.3 圖像的腐蝕處理第32頁
 4.4 盾片區提取以及斑點提取第32-36頁
  4.4.1 聯通區域標記算法第32-34頁
  4.4.2 實蠅盾片區提取第34頁
  4.4.3 提取盾片區重心的算法第34-35頁
  4.4.4 縱帶紋區域搜索第35-36頁
 4.5 基于CCS代碼調試器的實驗過程第36-39頁
  4.5.1 橘小實蠅圖像處理結果第37頁
  4.5.2 南瓜實蠅圖像處理結果第37-38頁
  4.5.3 瓜實蠅圖像處理結果第38-39頁
  4.5.4 配對樣本t檢驗結果第39頁
  4.5.5 識別實蠅成蟲種類的面積比值區間第39頁
  4.5.6 結果分析第39頁
 4.6 本章小結第39-41頁
5 實驗平臺搭建以及軟件測試第41-52頁
 5.1 平臺搭建第41-44頁
  5.1.1 計算機視覺設備第41頁
  5.1.2 識別系統構成第41-42頁
  5.1.3 捕蟲器構造及實拍圖第42-43頁
  5.1.4 計算機視覺系統監測平臺外觀及系統運行示意圖第43-44頁
 5.2 軟件實現第44-50頁
  5.2.1 目標閾值分割第45-47頁
   5.2.1.1 基于經驗值的固定閾值的閾值分割(雙峰法)第45-46頁
   5.2.1.2 基于OTSU法(最大類間方差法)的閾值分割方法第46-47頁
   5.2.1.3 基于迭代法的閾值分割第47頁
  5.2.2 前景檢測第47-48頁
   5.2.2.1 幀間差分法前景檢測第47-48頁
   5.2.2.2 背景差分法前景檢測第48頁
  5.2.3 新團塊檢測第48-49頁
   5.2.3.1 基于團塊之間距離的新舊團塊的判定條件第48-49頁
   5.2.3.2 基于輪廓的團塊檢測第49頁
  5.2.4 基于YUV通道的區域生長分割算法第49-50頁
 5.3 算法運行結果演示第50-51頁
 5.4 本章小結第51-52頁
6 結論與討論第52-54頁
 6.1 結論第52頁
 6.2 討論第52-54頁
致謝第54-55頁
參考文獻第55-57頁
附錄A:攻讀碩士學位期間的科研成果第57-58頁
附錄B:論文核心代碼第58-68頁

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