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声明
第一章绪论
1.1图像数字技术在农业上的应用
1.2昆虫自动识别技术的国内外研究现状
1.2.1国外研究现状
1.2.2国内研究现状
1.3本研究的目的和意义
1.4稻飞虱基本知识
1.5本文的主要工作
参考文献
第二章水稻飞虱图像的采集及预处理
2.1飞虱图像的采集
2.1.1拍摄系统
2.1.2样本的准备
2.1.3静态显微数字图像的采集
2.2飞虱图像去噪
2.2.1图像中值滤波原理
2.2.2中值滤波和均值滤波在本文中的应用及比较
2.3图像分割
2.3.1灰度阈阈值分割法
2.3.2全局阈值分割在本文中的应用
2.3.3分割二值图像的形态学处理
2.3.4合成目标区域的RGB彩色图像
2.4本章小结
参考文献
第三章水稻飞虱图像特征提取
3.1特征提取和选择准则
3.1.1颜色特征
3.1.2纹理特征
3.1.3形状特征
3.2颜色特征的提取
3.2.1颜色模型
3.2.2百分率直方图法提取飞虱图像背部颜色特征
3.2.3提取颜色矩表征图像颜色特征
3.3图像纹理特征提取
3.3.1纹理特征概述
3.3.2飞虱图像纹理特征分析
3.3.3灰度共生矩阵(GLCM)
3.3.4纹理特征参数的提取
3.4图像形状特征提取
3.5本章小结
参考文献
第四章BP神经网络分类器的设计
4.1 BP神经网络与BP学习算法
4.1.1 BP网络学习规则
4.1.2 BP算法的缺点及其改进措施
4.2神经网络在飞虱图像分类中的应用
4.2.1神经网络学习算法的确定
4.2.2分类器实验过程与结果
4.3本章小结
参考文献
第五章飞虱识别系统的总体设计与实现
5.1飞虱识别系统的总体结构
5.2飞虱识别系统的功能
5.3系统操作过程
第六章结论与建议
硕士期间发表论文
致谢