|
|
|
|
基于机器视觉的烟叶梗茎检测与烟叶类型识别方法研究 |
| |
| 论文目录 |
| |
| 摘要 | 第1-4页 | | Abstract | 第4-7页 | | 1 绪论 | 第7-12页 | | ·研究背景与意义 | 第7-8页 | | ·国内外研究现状 | 第8-10页 | | ·烟叶质量及烟叶分级方面的研究 | 第9页 | | ·打叶后烟叶检测方面的研究 | 第9页 | | ·烟草异物剔除方面的研究现状 | 第9-10页 | | ·本文的研究内容与组织结构 | 第10-12页 | | ·本文的主要研究内容 | 第10-11页 | | ·本文的组织结构 | 第11-12页 | | 2 基于显著性直方图的红外梗茎图像检测 | 第12-40页 | | ·引言 | 第12页 | | ·利用红外热辐射图像进行烟叶梗茎分割的可行性 | 第12-14页 | | ·工业应用的可行性 | 第12页 | | ·红外烟叶梗茎图像算法分割的可行性 | 第12-14页 | | ·一种基于显著性直方图的红外烟叶梗茎图像检测算法 | 第14-30页 | | ·现有视觉显著性方法分析 | 第15-20页 | | ·现有图像分割方法分析 | 第20-23页 | | ·基于显著性直方图的红外烟叶梗茎图像分割 | 第23-27页 | | ·烟叶梗茎的检测 | 第27-30页 | | ·实验结果与分析 | 第30-39页 | | ·显著图实验对比与结果分析 | 第30-33页 | | ·烟叶梗茎图像分割实验对比与结果分析 | 第33-39页 | | ·窗口参数对基于显著性直方图红外分割算法的影响 | 第39页 | | ·本章小结 | 第39-40页 | | 3 基于多特征融合烟叶类型识别研究 | 第40-59页 | | ·引言 | 第40页 | | ·烟叶特征提取方法 | 第40-49页 | | ·烟叶颜色特征提取 | 第40-45页 | | ·烟叶纹理特征提取 | 第45-48页 | | ·烟叶颜色和纹理特征联合特征提取 | 第48-49页 | | ·一种基于稀疏表示的烟叶类型识别方法 | 第49-53页 | | ·稀疏表示概述 | 第49-50页 | | ·基于稀疏表示的烟叶类型识别 | 第50-51页 | | ·实验结果与分析 | 第51-53页 | | ·一种基于分层的烟叶类型识别方法 | 第53-57页 | | ·基于分层的烟叶类型识别方法 | 第54-56页 | | ·二值向量描述度量的引入 | 第56-57页 | | ·实验结果与分析 | 第57页 | | ·本章小结 | 第57-59页 | | 4 系统设计与实现 | 第59-65页 | | ·系统框架概述 | 第59-60页 | | ·系统功能模块介绍 | 第60-61页 | | ·系统软件平台及软件设计 | 第61页 | | ·系统界面设计 | 第61-63页 | | ·本章小结 | 第63-65页 | | 5 结论 | 第65-67页 | | ·论文的主要工作及贡献 | 第65-66页 | | ·展望 | 第66-67页 | | 致谢 | 第67-68页 | | 参考文献 | 第68-72页 |
|
|
|
|
论文编号BS1926276，这篇论文共72页
会员购买按0.35元/页下载，共需支付25.2元。 直接购买按0.5元/页下载，共需要支付36元 。 |
 |
 |
我还不是会员，注册会员！
会员下载更优惠!充值送钱！ |
我只需要这篇，无需注册！
直接网上支付，方便快捷！ |
|
|
|
版权申明：本目录由www.jylw.com网站制作，本站并未收录原文，如果您是作者，需要删除本篇论文目录请通过QQ或其它联系方式告知我们，我们承诺24小时内删除。 |
|
|
广告服务