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粮食数量信息探测和智能识别方法的研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第13-24页
    1.1 选题背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-21页
        1.2.1 储备粮稽核方法研究现状第14-15页
        1.2.2 摄像机标定国内外相关研究现状第15-16页
        1.2.3 亚像素定位研究现状第16-17页
        1.2.4 三维测量研究现状第17-18页
        1.2.5 SFS 方法的研究现状第18-21页
    1.3 本文主要研究内容与结构第21-23页
    1.4 本章小结第23-24页
第2章 摄像机标定的实现第24-50页
    2.1 摄像机标定的理论基础第24-33页
        2.1.1 线性摄像机模型第25-30页
        2.1.2 非线性摄像机模型第30-31页
        2.1.3 摄像机标定的类型第31-33页
    2.2 摄像机标定方案论证第33-35页
    2.3 实验系统设计第35-38页
        2.3.1 设备选择第36-38页
        2.3.2 系统软件开发环境及其架构第38页
    2.4 本文提出的新摄像机标定方法实现过程第38-48页
    2.5 本章小结第48-50页
第3章 SFS 方法的理论第50-57页
    3.1 SFS 问题的约束条件第51-52页
    3.2 SFS 方法的分类第52-56页
    3.3 本章小结第56-57页
第4章 基于 SFS 技术的粮食数量智能识别方法第57-96页
    4.1 粮食表面参考点三维坐标的获取第57-59页
    4.2 基于 SFS 技术的粮食表面其它点三维坐标计算第59-74页
        4.2.1 光源参数的估计计算第60-64页
        4.2.2 物体上点的法向量倾角和偏角计算第64-70页
        4.2.3 物体上点表面法矢的计算第70-71页
        4.2.4 物体上点的梯度及三维坐标计算第71-74页
    4.3 基于 SFS 技术的粮食表面其它点三维坐标计算实现过程第74-75页
    4.4 粮食表面上点三维坐标计算结果第75-88页
        4.4.1 参考点的三维坐标计算结果第75-76页
        4.4.2 各参考点的像素坐标计算结果第76-77页
        4.4.3 基于 SFS 的 Voronoi 图内其它点三维坐标计算结果第77-88页
    4.5 利用粮面上点的三维坐标进行粮食体积计算第88-95页
        4.5.1 由参考点利用 Voronoi 图插值第88-89页
        4.5.2 粮食体积计算第89-95页
        4.5.3 误差分析第95页
    4.6 本章小结第95-96页
第5章 基于激光三维坐标仪的粮食数量识别方法第96-149页
    5.1 激光三维坐标仪的组成及工作过程第96-105页
        5.1.1 硬件系统组成第96-104页
        5.1.2 工作过程第104-105页
    5.2 激光扫描三维数据的获取原理第105-116页
        5.2.1 行扫描和场扫描的控制第105-108页
        5.2.2 三维坐标的计算方法第108-116页
    5.3 激光扫描三维数据的预处理第116-142页
        5.3.1 旋转不变性和平移不变性第116-125页
        5.3.2 零点校正第125-130页
        5.3.3 去除无用点第130-135页
        5.3.4 粮堆被遮挡部分的处理第135-142页
    5.4 粮食体积计算第142-148页
        5.4.1 Delaunay 分解的实现第142-145页
        5.4.2 总体积计算结果第145-148页
        5.4.3 误差分析第148页
    5.5 本章小结第148-149页
第6章 总结与展望第149-151页
    6.1 总结第149-150页
    6.2 展望第150-151页
参考文献第151-161页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第161-162页
    作者在攻读博士学位期间发表的论文第161页
    作者在攻读博士学位期间参加科研项目情况第161-162页
致谢第162页

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