【19调剂】华中师范大学伍伦贡联合研究院单学位项目2019年报名和面试的通知...

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伍伦贡联合研究院单学位项目2019年报名和面试的通知


详情点击伍伦贡联合研究院单学位项目2019年报名和面试的通知http://uowji.ccnu.edu.cn/info/1033/2388.htm
伍伦贡联合研究院2019年招生指南:http://uowji.ccnu.edu.cn/info/1033/2385.htm

各位考生:
    根据学院招生安排,华中师范大学伍伦贡联合研究院单学位项目现已接收报名,申请人可通过联合研究院预报名系统进行申请登记。2019年华中师范大学伍伦贡联合研究生院单学位招生计划为:电子与通信工程30人;计算机科学(技术)30人。具体申请步骤请参照单学位申请步骤:http://uowji.ccnu.edu.cn/info/1011/1046.htm单学位申请常见问题:http://uowji.ccnu.edu.cn/info/1008/1954.htm报名相关安排如下:

报名截止:2019年2月28日

面试时间:2019年3月4日   

                8:00-9:30 报到(资格审查、复试相关注意事项)                 

                10:00-11:30 笔试(专业笔试)               

                14:00-18:00 面试(外语能力测试、专业面试)

面试报到地点:华中师范大学研究生院楼103室

有关详情欢迎来函咨询:

联系人:胡老师联

系方式:027-67863008

电子邮箱:huweichloe@mail.ccnu.edu.cn

学院邮箱:ji_admission@mail.ccnu.edu.cn  


华中师范大学伍伦贡联合研究院

2018年12月28日


伍伦贡联合研究院招生办公室
咨询电话:027-67863008  胡老师
邮箱:ji_admission@mail.ccnu.edu.cn
网站:http://uowji.ccnu.edu.cn

信息来源网址:

http://uowji.ccnu.edu.cn/info/1033/2388.htm#opennewwindow

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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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