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赤星病煙葉圖像分割研究

發(fā)布時(shí)間:2022-02-17 23:10
  煙草是我國重要的經(jīng)濟(jì)作物,在國民經(jīng)濟(jì)中有著重要的地位.然而,煙葉赤星病是世界范圍內(nèi)對煙草生產(chǎn)危害最大的病害之一,嚴(yán)重影響煙葉的質(zhì)量與產(chǎn)量.藥物對防治赤星病有一定的成效,但是藥物會(huì)加重對吸食煙葉人群造成的傷害,對環(huán)境造成污染.及時(shí)采收煙葉能有效地避免赤星病的危害.基于數(shù)字圖像處理技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)及時(shí)采收煙葉,提高煙葉的產(chǎn)量和質(zhì)量.基于赤星病煙葉圖像分割研究,有助于提高病害識(shí)別的正確率.本論文基于國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,以提高煙葉赤星病識(shí)別準(zhǔn)確率為目標(biāo),對赤星病煙葉圖像進(jìn)行分割、特征提取、識(shí)別研究工作.針對赤星病煙葉開展以下內(nèi)容研究:(1)分析Otsu(最大類間方差法)、局部閾值法、最大熵、迭代法在分割赤星病煙葉圖像中的優(yōu)缺點(diǎn),指出閾值法在分割赤星病煙葉圖像中的不足.(2)分析邊緣檢測Roberts、Sobel、Canny及LoG算子在赤星病煙葉圖像分割中遇到的問題,同時(shí)對LoG算子進(jìn)行改進(jìn).(3)用K-means法分割赤星病煙葉圖像,獲得病斑彩色區(qū)域圖.(4)對K-means分割后圖像,用形態(tài)學(xué)法提取區(qū)域輪廓.用邊緣檢測Canny算子獲取病斑的同心紋輪.(5)選用差別度高的類別特征,用偏二叉樹支持向... 

【文章來源】:吉首大學(xué)湖南省

【文章頁數(shù)】:66 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 選題意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展
        1.2.1 國外研究
        1.2.2 國內(nèi)研究
    1.3 研究內(nèi)容與方法
    1.4 本文結(jié)構(gòu)
第2章 預(yù)備知識(shí)
    2.1 數(shù)字圖像處理
    2.2 數(shù)字圖像采集與處理環(huán)境
    2.3 彩色模型
    2.4 灰度直方圖
    2.5 灰度共生矩陣
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于閾值法的赤星病煙葉圖像分割
    3.1 基于閾值法分割算法原理
    3.2 實(shí)驗(yàn)效果與分析
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于邊緣檢測的赤星病煙葉圖像分割
    4.1 邊緣檢測Roberts、Sobel、Canny、LoG算子
        4.1.1 基于Roberts算子的邊緣檢測
        4.1.2 基于Sobel算子的邊緣檢測
        4.1.3 基于Canny算子的邊緣檢測
        4.1.4 基于LoG算子的邊緣檢測
        4.1.5 改進(jìn)LoG算子的邊緣檢測
    4.2 實(shí)驗(yàn)效果與分析
    4.3 本章小結(jié)
第5章 基于K-means法的赤星病煙葉圖像分割
    5.1 基于K-means法分割算法
    5.2 基于K-means法分割效果與分析
    5.3 形態(tài)學(xué)的K-means分割法
    5.4 邊緣檢測的K-means分割法
    5.5 本章小結(jié)
第6章 基于偏二叉樹支持向量機(jī)的赤星病煙葉識(shí)別
    6.1 偏二叉樹支持向量機(jī)
    6.2 特征選擇
    6.3 實(shí)驗(yàn)仿真
    6.4 本章小結(jié)
結(jié)束語
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果



本文編號(hào):3630271

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