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基于单目视觉的近景摄影立木测量方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状及分析第10-12页
    1.3 论文的研究内容及组织结构第12-15页
        1.3.1 论文的研究内容第12-14页
        1.3.2 论文的组织结构第14-15页
2 相机标定技术的理论基础第15-24页
    2.1 相机成像模型第15-20页
        2.1.1 相机标定中的常用坐标系第15-18页
        2.1.2 相机畸变模型第18-20页
    2.2 相机标定方法概述第20-23页
        2.2.1 传统相机标定法第20-21页
        2.2.2 相机自标定法第21-22页
        2.2.3 基于主动视觉的相机标定法第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
3 基于改进二维Otsu法的立木图像分割第24-38页
    3.1 Otsu阈值分割方法第24-25页
    3.2 改进的二维Otsu阈值分割法第25-29页
        3.2.1 基于灰度级-邻域平均梯度的二维Otsu法第25-27页
        3.2.2 基于类间-类内距离的改进二维Otsu法第27-29页
    3.3 基于改进算法的立木图像分割第29-32页
        3.3.1 数学形态学处理第30-31页
        3.3.2 去除小面积连通区域第31页
        3.3.3 算法流程第31-32页
    3.4 实验结果与分析第32-37页
    3.5 本章小结第37-38页
4 张正友标定方法及其改进第38-49页
    4.1 张正友标定方法第38-39页
    4.2 改进的张正友标定方法第39-43页
        4.2.1 求解标准化单应性矩阵第39-41页
        4.2.2 求解相机内参数矩阵第41-42页
        4.2.3 求解相机外参数矩阵第42页
        4.2.4 求解相机畸变系数第42-43页
        4.2.5 极大似然法优化求精第43页
    4.3 实验结果与分析第43-48页
    4.4 本章小结第48-49页
5 单目视觉近景摄影立木胸径的获取第49-61页
    5.1 实验准备第49-50页
    5.2 单株立木胸径测量第50-57页
        5.2.1 单株立木图像采集第50-51页
        5.2.2 单株立木图像分割第51-53页
        5.2.3 计算单株立木的胸径值并优化精度第53-57页
    5.3 排列整齐的多株立木胸径测量第57-60页
        5.3.1 多株立木图像采集第57页
        5.3.2 多株立木图像分割第57-58页
        5.3.3 计算多株立木的胸径值并优化精度第58-60页
    5.4 本章小结第60-61页
结论与展望第61-63页
参考文献第63-67页
攻读学位期间发表的学术论文第67-68页
致谢第68-69页

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