農(nóng)業(yè)圖像檢測技術(shù)與實踐研究

第1章 緒論
1．1 研究背景與意義
1．2 農(nóng)業(yè)圖像檢測技術(shù)國內(nèi)外研究進(jìn)展
1．3 農(nóng)業(yè)圖像檢測技術(shù)發(fā)展趨勢
1．4 主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)
2．1 圖像增強(qiáng)技術(shù)
2．2 圖像分割
2．3 彩色圖像處理
2．4 圖像特征提取與測量
2．5 本章小結(jié)
第3章 計算機(jī)視覺理論
3．1 空間幾何變換
3．2 歐氏空間的剛體變換
3．3 攝像機(jī)成像模型
3．4 攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)
3．5 雙目立體視覺原理
3．6 圖像配準(zhǔn)與三維重建
3．7 本章小結(jié)
第4章 分形理論基礎(chǔ)
4．1 分形及其特點
4．2 分形維數(shù)理論
4．3 基于Petrosian的分形維數(shù)
4．4 基于Katz的分形維數(shù)
4．5 基于Sevcik的分形維數(shù)
4．6 分形參數(shù)與多重分形理論
4．7 本章小結(jié)
第5章 玉米植株圖像實驗研究
5．1 玉米植株圖像獲取
5．2 玉米植株圖像預(yù)處理
5．3 玉米植株的機(jī)器監(jiān)測實驗
5．4 本章小結(jié)
第6章 大豆籽粒圖像提取與識別
6．1 實驗材料與實驗系統(tǒng)
6．2 基于圖像的大豆數(shù)量統(tǒng)計
6．3 不完善大豆籽粒的識別
6．4 本章小結(jié)
第7章 甘薯圖像處理與分析
7．1 實驗過程設(shè)計
7．2 甘薯病蟲害檢測
7．3 遺傳算法的甘薯圖像配準(zhǔn)
7．4 甘薯三維重建
7．5 本章小結(jié)
第8章 樹木圖像信息提取與分析
8．1 樹木圖像處理方案
8．2 樹木圖像采集與處理
8．3 樹木信息點中心坐標(biāo)
8．4 樹木信息點空間坐標(biāo)提取
8．5 信息點變化研究
8．6 傳統(tǒng)測量數(shù)據(jù)結(jié)果
8．7 圖像信息點變化分析
8．8 本章小結(jié)
第9章 樹木生長量反演研究
9．1 樹木生長量
9．2 樹木生長量反演研究
9．3 各次測量數(shù)據(jù)變化研究
9．4 測量數(shù)據(jù)對比研究
9．5 測量結(jié)果分析
9．6 其他樹種測量結(jié)果
9．7 結(jié)果討論
9．8 本章小結(jié)
第10章 總結(jié)與展望
10．1 主要研究貢獻(xiàn)
10．2 下一步研究方向
10．3 研究前景展望
支撐項目與文章及專利
參考文獻(xiàn)