基于机器视觉的番茄图像匹配算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外图像匹配研究的现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究动态 | 第11-13页 |
| ·国内研究动态 | 第13-14页 |
| ·研究的内容和关键技术 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·关键问题 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 机器视觉系统的原理和实现 | 第17-23页 |
| ·机器视觉系统的概念和理论原理 | 第17-19页 |
| ·机器视觉系统的概念 | 第17页 |
| ·机器视觉系统的理论原理 | 第17-19页 |
| ·机器视觉系统的实现 | 第19-23页 |
| ·硬件构成 | 第19-21页 |
| ·软件实现 | 第21-23页 |
| 第三章 双目立体视觉的标定方法和实现 | 第23-33页 |
| ·双目立体视觉的原理 | 第23-24页 |
| ·摄像机标定方法 | 第24-29页 |
| ·自标定技术 | 第24页 |
| ·传统的标定技术 | 第24-29页 |
| ·实验 | 第29-32页 |
| ·标定板 | 第29页 |
| ·实验数据 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 图像的采集与处理 | 第33-45页 |
| ·番茄的采集 | 第33页 |
| ·番茄图像的预处理 | 第33-44页 |
| ·概述 | 第33-34页 |
| ·番茄图像的分割策略 | 第34-37页 |
| ·单果图像的处理方法 | 第37-41页 |
| ·多果图像的处理方法 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 图像匹配与定位 | 第45-65页 |
| ·常规的匹配方法 | 第45-47页 |
| ·基于相关的匹配方法及存在的问题 | 第45页 |
| ·基于傅立叶变换的匹配方法及存在的问题 | 第45-46页 |
| ·基于点匹配的匹配方法及存在的问题 | 第46-47页 |
| ·基于弹性模型的匹配方法及存在的问题 | 第47页 |
| ·基于面积的匹配 | 第47-48页 |
| ·基于傅立叶变换的匹配 | 第48-50页 |
| ·匹配步骤 | 第48-49页 |
| ·边缘检测 | 第49页 |
| ·实验数据 | 第49-50页 |
| ·基于基准点的图像匹配 | 第50-62页 |
| ·约束规则 | 第50-51页 |
| ·基于基准点图像匹配的基本步骤 | 第51-52页 |
| ·基准点的寻找和定位实验 | 第52-55页 |
| ·匹配算法的实现和实验数据 | 第55-61页 |
| ·实验误差分析以及匹配精度提高的措施 | 第61-62页 |
| ·算法比较 | 第62-63页 |
| ·深度求解方法 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·研究的主要结论 | 第65-66页 |
| ·研究中的不足与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 研究生期间撰写发表的论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
