农业图像检测技术与实践研究

　　《农业图像检测技术与实践研究》在介绍数字图像处理、计算机视觉和分形理论基本原理的基础上，以农业图像为主要研究对象，重点探讨了玉米、大豆、甘薯、树木等图像的信息采集、分析和处理过程。同时，对传统图像处理算法中存在的缺点给出了改进模型和新算法，并将其应用于农业工程中，实现了对农业图像信息的有效处理，进一步拓展了实践应用领域。《农业图像检测技术与实践研究》可供广大科研人员、农业工程技术人员使用，也可供计算机类、电子信息类、农学类等相关专业本科生和研究生学习参考。

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第1章 绪论
1．1 研究背景与意义
1．2 农业图像检测技术国内外研究进展
1．3 农业图像检测技术发展趋势
1．4 主要研究内容及章节安排
第2章 数字图像处理基础
2．1 图像增强技术
2．2 图像分割
2．3 彩色图像处理
2．4 图像特征提取与测量
2．5 本章小结
第3章 计算机视觉理论
3．1 空间几何变换
3．2 欧氏空间的刚体变换
3．3 摄像机成像模型
3．4 摄像机标定技术
3．5 双目立体视觉原理
3．6 图像配准与三维重建
3．7 本章小结
第4章 分形理论基础
4．1 分形及其特点
4．2 分形维数理论
4．3 基于Petrosian的分形维数
4．4 基于Katz的分形维数
4．5 基于Sevcik的分形维数
4．6 分形参数与多重分形理论
4．7 本章小结
第5章 玉米植株图像实验研究
5．1 玉米植株图像获取
5．2 玉米植株图像预处理
5．3 玉米植株的机器监测实验
5．4 本章小结
第6章 大豆籽粒图像提取与识别
6．1 实验材料与实验系统
6．2 基于图像的大豆数量统计
6．3 不完善大豆籽粒的识别
6．4 本章小结
第7章 甘薯图像处理与分析
7．1 实验过程设计
7．2 甘薯病虫害检测
7．3 遗传算法的甘薯图像配准
7．4 甘薯三维重建
7．5 本章小结
第8章 树木图像信息提取与分析
8．1 树木图像处理方案
8．2 树木图像采集与处理
8．3 树木信息点中心坐标
8．4 树木信息点空间坐标提取
8．5 信息点变化研究
8．6 传统测量数据结果
8．7 图像信息点变化分析
8．8 本章小结
第9章 树木生长量反演研究
9．1 树木生长量
9．2 树木生长量反演研究
9．3 各次测量数据变化研究
9．4 测量数据对比研究
9．5 测量结果分析
9．6 其他树种测量结果
9．7 结果讨论
9．8 本章小结
第10章 总结与展望
10．1 主要研究贡献
10．2 下一步研究方向
10．3 研究前景展望
支撑项目与文章及专利
参考文献