基于机器视觉的农机导航算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 农机视觉导航国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 农田图像的预处理 | 第15-29页 |
| 2.1 颜色空间选择 | 第15-17页 |
| 2.2 图像灰度化 | 第17-20页 |
| 2.2.1 常用灰度化算法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 实验及结果分析 | 第19-20页 |
| 2.3 图像分割 | 第20-24页 |
| 2.3.1 阈值分割算法基本原理 | 第21-23页 |
| 2.3.2 实验及结果分析 | 第23-24页 |
| 2.4 图像去噪 | 第24-28页 |
| 2.4.1 形态学滤波 | 第25-26页 |
| 2.4.2 实验及结果分析 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 孔洞填充和ROI创建 | 第29-35页 |
| 3.1 孔洞填充 | 第29-31页 |
| 3.1.1 孔洞填充原理 | 第29-30页 |
| 3.1.2 实验及结果分析 | 第30-31页 |
| 3.2 ROI创建 | 第31-34页 |
| 3.2.1 ROI创建算法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 实验及结果分析 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于作物行边缘的特征点提取及导航线拟合 | 第35-44页 |
| 4.1 作物行边缘检测算法 | 第35-40页 |
| 4.1.1 边缘检测原理 | 第35-39页 |
| 4.1.2 实验及结果分析 | 第39-40页 |
| 4.2 特征点提取 | 第40-41页 |
| 4.3 导航线拟合 | 第41-43页 |
| 4.3.1 最小二乘法 | 第41-42页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于背景像素中点的特征点提取及导航线拟合 | 第44-51页 |
| 5.1 背景像素坐标中点检测算法 | 第44-45页 |
| 5.1.1 算法原理 | 第44页 |
| 5.1.2 实验及结果分析 | 第44-45页 |
| 5.2 算法改进 | 第45-47页 |
| 5.2.1 算法改进原理及流程 | 第45-46页 |
| 5.2.2 实验及结果分析 | 第46-47页 |
| 5.3 导航线拟合 | 第47-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 基于最大连通域的特征点提取和导航线拟合 | 第51-57页 |
| 6.1 连通域 | 第51-52页 |
| 6.2 连通域的标记算法 | 第52-53页 |
| 6.2.1 两遍扫描法 | 第52-53页 |
| 6.2.2 种子填充法 | 第53页 |
| 6.3 最大连通域提取实验及结果分析 | 第53-55页 |
| 6.4 特征点提取及导航线拟合 | 第55-56页 |
| 6.4.1 特征点提取 | 第55页 |
| 6.4.2 导航线拟合 | 第55-56页 |
| 6.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第七章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 7.1 论文总结 | 第57页 |
| 7.2 不足与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
