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图像智能分割在水果成熟度评估中的计算模型与应用研究
目录
文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1.1水果成熟度对品质的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.2图像智能分割技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.1.3研究目的与主要贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2.1成熟度评估方法综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2.2图像智能分割技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2.3现有技术的不足与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
1.3研究内容与方法论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1.3.1研究目标与任务定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1.3.2数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1.3.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
理论基础与预备知识．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.1图像处理基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.1.1图像采集技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.1.2图像增强与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
2.1.3特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.2成熟度评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.2.1成熟度评价标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
2.2.2成熟度相关参数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
2.2.3成熟度与果实品质的关系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.3机器学习与深度学习方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.3.1监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.3.2无监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.3.3深度学习模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
图像智能分割技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.1图像分割原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
3.1.1图像分割的定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.1.2分割算法的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.1.3分割算法的性能评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
3.2成熟度相关的图像分割方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.2.1基于颜色特征的分割方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
3.2.2基于纹理特征的分割方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
3.2.3基于形状特征的分割方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
3.3图像智能分割在水果成熟度评估中的应用案例分析．．．．．．．．．．55
3.3.1案例选择与描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
3.3.2分割效果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
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