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 |