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夜间环境下基于双目立体视觉的青苹果识别与定位研究

摘要第9-10页
Abstract第10-11页
第1章 绪论第15-21页
    1.1 课题研究的背景及意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
        1.2.1 农业采摘机器人国内外发展现状第16-18页
        1.2.2 夜间机器视觉识别技术国内外发展现状第18-19页
    1.3 主要研究内容第19-20页
    1.4 本章小结第20-21页
第2章 夜间青苹果图像采集及降噪算法研究第21-32页
    2.1 夜间青苹果图像采集第21-23页
        2.1.1 夜间青苹果生长环境分析第21页
        2.1.2 辅助光源的选择第21-22页
        2.1.3 图像采集系统第22-23页
    2.2 夜间图像噪声分析第23-24页
    2.3 夜间图像噪声研究第24-29页
        2.3.1 中值滤波算法第24-26页
        2.3.2 小波降噪算法第26-29页
        2.3.3 本文降噪算法第29页
    2.4 图像降噪性能测试第29-31页
        2.4.1 降噪效果评价第29页
        2.4.2 夜间图像降噪实验第29-31页
    2.5 本章小结第31-32页
第3章 夜间青苹果图像增强算法研究第32-42页
    3.1 图像增强算法第32-35页
        3.1.1 直方图均衡化第32-33页
        3.1.2 反锐化掩膜第33-34页
        3.1.3 基于Retinex理论的图像増强第34-35页
    3.2 改进的单尺度Retinex夜间青苹果图像增强算法第35-38页
        3.2.1 单尺度Retinex算法第35-36页
        3.2.2 多尺度Retinex算法第36页
        3.2.3 改进的LoG算子第36-37页
        3.2.4 融合边缘信息特征的单尺度Retinex算法第37-38页
    3.3 图像增强性能测试第38-41页
        3.3.1 图像增强质量评价指标第38-39页
        3.3.2 夜间图像增强实验第39-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第4章 夜间青苹果果实的模板匹配第42-54页
    4.1 基于颜色特征的夜间青苹果图像分割第42-44页
        4.1.1 夜间青苹果图像颜色特征第42-43页
        4.1.2 最大类间方差法第43-44页
    4.2 匹配模板库的建立第44-47页
        4.2.1 青苹果边界提取第44-45页
        4.2.2 建立模板库第45-47页
    4.3 模板匹配第47-49页
        4.3.1 模板匹配原理第47-48页
        4.3.2 模板匹配算法第48-49页
    4.4 模板匹配实验第49-53页
        4.4.1 模板匹配算法测试第49-51页
        4.4.2 图像金字塔降低算法复杂度第51页
        4.4.3 基于金字塔模型的多模板匹配第51-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第5章 双目立体视觉的青苹果定位第54-69页
    5.1 成像模型与坐标系建立第54-58页
        5.1.1 双目立体视觉坐标系第54-56页
        5.1.2 摄像机线性模型第56-57页
        5.1.3 摄像机非线性模型第57-58页
    5.2 摄像机标定第58-61页
        5.2.1 摄像机标定方法概述第58-59页
        5.2.2 摄像机内外参数求解第59-60页
        5.2.3 双目立体标定第60-61页
    5.3 双目立体视觉第61-63页
        5.3.1 三维测量原理第61-62页
        5.3.2 一般情况下的双目视觉原理第62-63页
    5.4 标定实验和定位实验第63-68页
        5.4.1 标定实验与结果第63-66页
        5.4.2 定位实验与结果第66-68页
    5.5 本章小结第68-69页
总结与展望第69-71页
    工作总结第69-70页
    展望第70-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-76页
附录A 攻读学位期间所撰写及录用的学术论文第76页

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