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摘要
第1章 绪论
1.1 背景与意义
1.2 图像处理在农业上的应用
1.2.1 图像处理在农产品检测方面的应用
1.2.2 图像处理在农作物病虫草害识别诊断方面的应用
1.2.3 图像处理在精准喷药方面的应用
1.2.4 图像处理在农业其他方面的应用
1.3 论文主要研究工作
1.4 论文主要创新
1.5 本章小结
第2章 农业图像云架构设计
2.1 云计算简介
2.1.1 云计算概念和发展历程
2.1.2 云计算分类
2.1.3 云计算的特点和优势
2.1.4 云计算关键技术
2.2 云计算研究现状
2.3 农业图像云思想的提出
2.3.1 农业图像云应用前景
2.3.2 农业图像云的“云”与“端”
2.4 农业图像云架构设计
2.4.1 农业图像云服务流程
2.4.2 农业图像云云平台架构和工作流程
2.5 本章小结
第3章 参数化农业图像处理系统设计方法
3.1 图像处理系统工作步骤
3.2 系统设计思想
3.3 参数化农业图像处理系统设计方法
3.3.1 系统设计流程
3.3.2 系统模块划分
3.3.3 系统参数设置
3.4 农作物参数设置方法
3.5 本章小结
第4章 基于FPGA的系统顶层控制模块仿真
4.1 Petri网概述
4.1.1 Petri网的基本概念及特点
4.1.2 基本网概念
4.2 顶层控制模块Petri网建模
4.3 顶层控制模块Petri网模型转换
4.4 仿真结果
4.5 本章小结
第5章 图像处理系统分割算法研究
5.1 图像分割算法简介
5.1.1 色差法分割
5.1.2 阈值化分割法
5.1.3 分水岭算法
5.1.4 基于区域的分割
5.1.5 边缘检测
5.2 图像分割算法
5.2.1 色差法
5.2.2 阈值化分割法
5.3 图像分割算法融合研究
5.3.1 图像分割算法融合的提出
5.3.2 图像分割算法融合过程及实验
5.4 彩色图像圆锥分割算法的提出
5.4.1 RGB空间模型
5.4.2 G-分量彩色图像圆锥分割算法
5.5 G-分量彩色图像圆台分割算法研究
5.5.1 G-分量彩色图像圆台分割算法的提出
5.5.2 h值的确定
5.5.3 m值与n值的确定
5.5.4 G-分量彩色图像圆台分割算法实验结果
5.6 彩色图像圆台分割算法研究
5.7 几种算法分割结果分析
5.7.1 图像分割评价标准
5.7.2 几种算法分割结果分析
5.8 本章小结
第6章 图像处理系统预处理算法研究
6.1 图像锐化算法简介
6.1.1 频域理想高通滤波
6.1.2 巴特沃思高通滤波
6.1.3 拉普拉斯算子法
6.1.4 梯度法
6.2 图像锐化算法
6.3 图像滤波算法简介
6.3.1 邻域平均法
6.3.2 中值滤波
6.3.3 掩模消噪法
6.3.4 频域理想低通滤波
6.3.5 高斯低通滤波
6.3.6 小波阈值去噪
6.4 图像滤波算法
6.5 图像滤波算法融合研究
6.5.1 图像滤波算法融合的提出
6.5.2 图像滤波算法融合结果及分析
6.6 本章小结
第7章 总结与展望
7.1 工作总结
7.2 未来展望
致谢
参考文献
攻读博士学位期间的学术论文